FORMAçãO AVANçADA EM DADOS E VISUALIZAçãO WEB
Código: 23044
ECTS: 15
Departamento: Departamento de Ciências e Tecnologia
Área Científica: Tecnologia e Sistemas Web
Palavras-Chave:
    Dados Web
    Visualização Web
    Pesquisa e Análise Dados Web
Docentes:
Adérito Fernandes Marcos
Área Científica: Informática.
Correio Eletrónico: marcos@uab.pt

João Manuel Pereira Barroso
Correio Eletrónico: jbarroso@utad.pt

Sinopse:
Esta unidade curricular visa proporcionar espaços de pesquisa e reflexão acerca da complexidade da análise de dados da Web e a sua concretização em novos contextos de interação visual e espacial.


Competências:
Ao concluir esta unidade curricular o estudante deverá estar capaz de:
- Identificar as problemáticas da pesquisa, recolha, processamento, recuperação, visualização, análise e interpretação de informação a partir de dados na Web;
- Descrever conceitos, métodos e técnicas da análise formal de redes sociais;
- Descrever conceitos, modelos e técnicas associadas à Web semântica e à extração de conhecimento da Web;
- Discriminar as principais técnicas e ferramentas de análise estatística, computação e simulação, visualização de dados e eventos Web;
- Discriminar e refletir sobre tecnologias e problemáticas da visualização de informação com volumes crescentes de dados;
- Descrever conceitos, modelos e técnicas associadas ao desenvolvimento de artefactos de arte e cultura digital na Web.


Conteúdos:
Esta unidade curricular desdobra-se em diferentes tópicos que abordam áreas relevantes e estado da arte dos dados e visualização Web, organizados na forma de módulos curriculares de 2 créditos ETCS cada.
Listam-se alguns destes tópicos:
- Web Semântica e Web Mining
- Análise Formal de Redes Sociais
- Pesquisa e Recuperação de Informação
- Visualização de Informação
- Artefactos de Arte e Cultura Digital
- Narrativas e Jogos Digitais
- Estatística Experimental e Análise de Dados na Web
- Computação Estatística e Simulação na Web
- Planeamento de Experiências na Web
- Humanidades Digitais
- Interfaces Empáticas
 


Bibliografia:
  • ALLEMANG, D., HENDLER, J. (2011), Semantic Web for the Working Ontologist, 2nd Edition: Effective Modeling in RDFS and OWL, Morgan Kaufmann.
  • BUETTCHER, S., C.L.A. CLARK, G.V. Cormack (2010), Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines, The MIT Press.
  • HAN, J. (Author), M. KAMBER, J. PEI (2011), Data Mining: Concepts and Techniques, 3th edition, Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems.
  • MONTGOMERY, D.C. (2013). Design and Analysis of Experiments. 8th Edition, John Wiley & Sons, ISBN: 978-1-118-14692-7 (print) / 978-1-118-32425-7 (ebook)
  • NEWMAN, M. (2010), Networks: An Introduction, Oxford University Press, USA.
  • OLIVEIRA, T.A., OLIVEIRA, A., Pérez-Bonilla, A. (2012). Data Mining and Quality in Service Industry: Review and some applications. In "Decision Making in Service Industries: A Practical Approach", Taylor & Francis.
WARE, C. (2013). Information visualization: perception for design. Elsevier.


Metodologias de Ensino:
E-learning


Total de Horas de Trabalho: 390
Total de Horas de Contacto: 117

Avaliação:
A avaliação desta unidade curricular abarca uma dimensão de cariz contínuo tendo em conta a qualidade dos trabalhos de síntese realizados no âmbito dos diferentes módulos; da discussão online, em turma virtual; e ainda do desenvolvimento individual de um artefacto que concretize o conhecimento adquirido no âmbito de dois a três módulos à escolha do estudante.
Ao longo do semestre, os estudantes serão integrados em grupos de investigação resultantes da participação nos módulos, participando na análise de problemas e desenvolvendo soluções e prototipagem com vista a encontrar resultados relevantes ou novos artefactos que concretizem o conhecimento no âmbito de cada módulo.


Observações:
Em função da natureza mista da unidade curricular o processo de ensino/aprendizagem observa uma abordagem de aprendizagem  teórico-prática colaborativa online, em turma virtual, que se baseia na realização de trabalhos práticos individuais e em grupo, cujos resultados são apresentados tanto online como em sessão presencial, para assegurar a complementaridade recíproca entre a teoria e a prática.