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OMKG 2680 - Dataviz et infographie

Type d'enseignement : Atelier

Semestre : Automne et Printemps 2017-2018

Nombre d'heures : 24

Langue d'enseignement : français

Pré-requis

Il n'y a aucune condition préalable pour le course. Toutefois, la connaissance base d'une suite graphique (par exemple Adobe CS ), une API graphique (par exemple Javascript / D3) et les applications de manipulation de données (par exemple Excel , OpenRefine ) est conseillée .

Descriptif du cours

Ce cours, basé sur projet, introduit la théorie de l'information et les différents moyens de représentation visuelle. Pendant celui-ci, les élèves exploreront, analyseront et reconfigureront des données quantitatives et qualitatives, et utiliseront les principes graphiques fondamentaux pour présenter leurs conclusions. Par la réussite de ce cours, les étudiants doivent avoir atteint une compréhension théorique et conceptuelle des points suivants : Les propriétés des données et les règles pour le mapping des données en éléments graphiques ; Le rôle des facteurs tels que patterns, espace, couleur, interactivité et animation dans la visualisation ; L'intégration des techniques de présentation verbales et visuelles ; La visualisation des données et informations comme expressions de la pensée visuelle. Ils seront capables au niveau de base : d'avoir une connaissance dans le traitement des grands ensembles de données en utilisant différents logiciels et applications ; de conceptualiser et esquisser une visualisation appropriée pour un certain jeu de données ; de manipuler des variables visuelles telles que la couleur et la taille pour optimiser la visualisation.

Enseignants

LAGNEL, Jean-Marie (Président de Studio V2, Directeur artistique)

Mode de validation

Le cours comprend un volet interactif dans lequel les étudiants sont invités à participer aux discussions en classe, réaliser certains travaux pratiques ainsi qu'un projet final. L'évaluation porte sur l'intégralité des activités du cours et les critères d'évaluation seront les suivants : La participation des étudiants ; Les activités de discussion en classe sur lectures théoriques, études de cas et de nouvelles ; Le projet final d'exploration visuelle des données.

Lectures principales demandées

  • Graffieti, Michele, Gaia Scagnetti, Donato Ricci, Mario Porpora, and Luca Masud. “Tell Them Anything but the Truth: They Will Find Their Own. How We Visualized the Map of the Future with Respect to the Audience of Our Story.” Leonardo 44, no. 3 (2011)
  • Manovich, Lev. What Is Visualization?. Information Visualization. Citeseer, 2010
  • Heer, Jeffrey, Michael Bostock, and Vadim Ogievetsky. “A Tour through the Visualization Zoo.” Communications of the ACM 53, no. 6 (June 01, 2010)
  • Masud, Luca, Francesca Valsecchi, Paolo Ciuccarelli, Donato Ricci, and Giorgio Caviglia. “From Data to Knowledge - Visualizations as Transformation Processes within the Data-Information-Knowledge Continuum.” In 2010 14th International Conference Information Visualisation. London: IEEE, 2010
  • Fry, Ben. “Learning from Lombardi,” September 2009. http://benfry.com/exd09/