Předmět je základní jednotka výuky, jejímž prostřednictvím si student osvojí ucelenou část souboru znalostí a dovedností, potřebnou pro zvládnutí studijního oboru/specializace. Za věcný obsah předmětu zodpovídá garant předmětu. Časovou náročnost předmětu zhruba vyjadřuje atribut předmětu rozsah kontaktní výuky. Například rozsah = 2+2  značí, že předmět bude mít týdně dvě hodiny přednášek a dvě hodiny cvičení týdně. Na závěr semestru musí vyučující provést vyhodnocení, nakolik si ten který student osvojil poznatky a dovednosti, kterých měl během výuky nabýt. Jakým způsobem toto hodnocení vyučující provedou určuje atribut způsob zakončení. U předmětu lze definovat, že předmět je zakončen pouze zápočtem(Z), klasifikovaným zápočtem(KZ), pouze zkouškou(ZK), nebo zápočtem a zkouškou(Z,ZK). Náročnost úspěšného absolvování předmětu je vyjádřena ECTS kreditními body. Výuka předmětu probíhá během semestru. Opakovaně se předmět vyučuje vždy v zimním(Z), nebo v letním(L) semestru každého akademického roku. Výjimečně může předmět být nabízen studentům v obou semestrech(Z,L). Za organizační zajištění výuky zodpovídá přiřazená katedra, která zejména vytvoří časový rozvrh předmětu a zajistí pro předmět vyučující. Někteří přednáší a zkouší, jiní vedou cvičení a udělují zápočty.
Obsahová náplň a další organizační informace, týkající se předmětu je popsána pomocí různých popisných textů(anotace, týdenní osnova, literatura, apod.)
$DODATEK_POPIS

Anotace:
Předmět poskytuje přehled o typech a vlastnostech dat a vhodných vizualizačních metodách, díky kterým studenti lépe porozumí datům, jejich obsahu a také jejich využití pro oblasti jako jsou data mining a strojové učení. V předmětu se studenti seznámí s explorační analýzou, předzpracováním dat, s možnostmi, jak vizualizovat různé druhy dat, jako jsou např. texty, sociální sítě, časové řady nebo se základy práce s obrazovými daty. Studenti si osvojí některé vybrané metody na praktických příkladech v programovacím jazyce Python.

Osnovy přednášek:

1.		Úvod do oblasti vizualizace dat, definice, historie a motivace.
2.		Nástroje pro pokročilou manipulaci s daty.
3.		Základní přístupy k vizualizaci dat.
4.		Základní metody analýzy dat.
5.		Datová žurnalistika.
6.		[2] Vizualizace ve strojovém učení a TensorBoard.
8.		Práce s obrazovými daty.
9.		Grafy a sociální sítě.
10.		Vizualizace při zpracování přirozeného jazyka.
11.		Operace nad časovými řadami.
12.		Pokročilé metody analýzy dat.

Osnovy cvičení:
Cvičení probíhají společně s přednáškami.

1.		Úvod do oblasti vizualizace dat, definice, historie a motivace.
2.		Nástroje pro pokročilou manipulaci s daty.
3.		Základní přístupy k vizualizaci dat.
4.		Základní metody analýzy dat.
5.		Datová žurnalistika.
6.		[2] Vizualizace ve strojovém učení a TensorBoard.
8.		Práce s obrazovými daty.
9.		Grafy a sociální sítě.
10.		Vizualizace při zpracování přirozeného jazyka.
11.		Operace nad časovými řadami.
12.		Pokročilé metody analýzy dat.

Literatura:

1.		Munzner T. : Visualization Analysis & Design. CRC press, 2014. ISBN 9781466508910.
2.		Few S. : Information Dashboard Design: The Eective Visual Communication of Data. O'Reilly Media, 2006. ISBN 978-0-596-10016-2.
3.		Ward M. O., Grinstein G., Keim D. : Interactive data visualization: foundations, techniques, and applications. A. K. Peters, 2015. ISBN 978-1-4822-5737-3.
4.		Yau N. : Visualize this: the FlowingData guide to design, visualization, and statistics. John Wiley & Sons, 2011. ISBN 978-0-470-94488-2.

Požadavky:
Základní znalost programování v Pythonu.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr BI-MI.21 Manažerská informatika 2021 V 3 BI-PI.21 Počítačové inženýrství 2021 V 3 BI-PS.21 Počítačové sítě a Internet 2021 V 3 BI-IB.21 Informační bezpečnost 2021 V 3 BI-TI.21 Teoretická informatika 2021 V 3 BI-WI.21 Webové inženýrství 2021 V 3 BI-UI.21 Umělá inteligence 2021 PS 3 BI-SPOL.21 Nespecifikovaný/á obor/specializace studia - Unspecified Branch/Specialisation of Study VO 3 BI-SI.21 Softwarové inženýrství 2021 V 3 BI-PG.21 Počítačová grafika 2021 V 3 BI-PV.21 Počítačové systémy a virtualizace 2021 V 3