Ce cours fait partie de la Spécialisation Vital Skills for Data Science

4.9

étoiles

14 évaluations

Danielle Szafir

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Spécialisation Vital Skills for Data ScienceUniversité du Colorado à Boulder

À propos de ce cours

20 462 consultations récentes

Data is everywhere. Charts, graphs, and other types of information visualizations help people to make sense of this data. This course explores the design, development, and evaluation of such information visualizations. By combining aspects of design, computer graphics, HCI, and data science, you will gain hands-on experience with creating visualizations, using exploratory tools, and architecting data narratives. Topics include user-centered design, web-based visualization, data cognition and perception, and design evaluation.
This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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Certificat partageable

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Cours 4 sur 4 dans le

Spécialisation Vital Skills for Data Science

Niveau intermédiaire

Python, foundation in Data Science

Approx. 14 heures pour terminer

Anglais

Ce que vous allez apprendre

Develop a toolkit for exploring and communicating complex data using visualization
Produce basic data visualizations using a chosen dataset
Compare methods for visualizing data and understand how these methods may guide users towards different conclusions
Evaluate how effectively a visualization conveys target data

Compétences que vous acquerrez

Evaluation Design
Visualizing data with Altair
User-Centered Design (Create basic visualizations that match data and user needs)
Task Analysis (Define elements of a data analysis and/or communication problem)

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Spécialisation Vital Skills for Data Science

Niveau intermédiaire

Python, foundation in Data Science

Approx. 14 heures pour terminer

Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,59/5 (5 évaluations)

Danielle Szafir

Assistant Professor

ATLAS Institute and Computer Science

2 670 étudiants

1 cours

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Université du Colorado à Boulder

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Ce cours fait partie d’un programme diplômant en ligne proposé par Université du Colorado à Boulder. Lorsque vous vous inscrivez à un cours non diplômant pour obtenir des crédits par l’intermédiaire de l’université et que vous terminez ce cours en ligne, il compte comme des heures de crédit en vue d’un diplôme à CU-Boulder. Il vous suffit de candidater par le biais de l’université.

Master of Science in Data Science

Université du Colorado à Boulder

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

8 heures pour terminer

Basics of Design

In this module, you will learn the foundations of visualization design. You will walk through the key components of a visualization, how we effectively represent data using channels like color, size, and position, and some ground rules for honest and effective visualization. You will also gain preliminary exposure to Altair, a Python library for rapidly generating interactive visualizations. Each week will also include either two readings or one reading and one notebook activity.

8 heures pour terminer

13 vidéos (Total 156 min), 13 lectures, 1 quiz

13 vidéos

Course Overview3 min

Why Visualization?13 min

A Grammar of Graphics10 min

Introduction to Altair6 min

Hands on with Altair - Part 113 min

Hands on with Altair - Part 211 min

Mapping Basics10 min

Mapping Tips11 min

Color17 min

Rules of Thumb16 min

Introduction to Interaction12 min

Interactions Part 113 min

Interactions Part 212 min

13 lectures

Welcome and Where to Find Help 10 min

Information on Peer Reviews10 min

A Tour Through the Visualization Zoo10 min

Data Humanism: The Revolutionary Future of Data Visualization10 min

Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics10 min

Workshop Overview of Altair Basics10 min

Exploratory Data Visualization with Altair10 min

The Structure of the Information Visualization Design Space10 min

Extra Resources: Data Types, Graphical Marks, and Visual Encoding Channels10 min

The Good, the Bad, and the Biased10 min

Extra Resources: WTF Visualizations10 min

Extra Resources: Ethical Dimensions of Visualization Research10 min

Toward a Deeper Understanding of the Role of Interaction in Information Visualization10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 1 Quiz30 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

User Needs

In this module, you will learn how to choose the right visualization for a given scenario. You will learn how to reason about the different kinds of questions people ask with visualization and, how to align your design with that task. The module will cover basics of task analysis, methods for task elicitation, and foundational knowledge of visual perception for design. Each week will also include two external readings or one reading and one notebook activity.

4 heures pour terminer

9 vidéos (Total 110 min), 7 lectures, 1 quiz

9 vidéos

Visualization Tasks12 min

Task Elicitation15 min

Basic Design Methods11 min

Design Studies17 min

Perception Overview5 min

Preattention13 min

Attention & Search14 min

Uncertainty10 min

Ethical Questions8 min

7 lectures

A Design Space of Visualization Tasks10 min

Design Study Methodology: Reflections from the Trenches and the Stacks10 min

Overview: The Design, Adoption, and Analysis of a Visual Document Mining Tool for Investigative Journalists10 min

Criteria for Rigor in Visualization Design Study10 min

On the Prospects for a Science of Visualization10 min

Attention and Visual Memory in Visualization and Computer Graphics10 min

Why Authors Don't Visualize Uncertainty10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 2 Quiz30 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Evaluation

In this module, you will learn how to assess the effectiveness of your visualization. You will learn both qualitative and quantitative approaches for evaluating visualizations as well as how to isolate key elements for assessment and iteration. The module will cover basics of insight-based evaluation, interview studies, and experimental design and analysis. Each week will also include two external readings or one reading and one notebook activity.

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 80 min), 7 lectures, 1 quiz

7 vidéos

Module Overview1 min

Evaluation Overview8 min

Defining Insight12 min

Qualitative Evaluation15 min

Experimental Evaluation Part 113 min

Experimental Evaluation Part 217 min

Evaluation Trade-Offs11 min

7 lectures

Empirical Studies in Information Visualization: Seven Scenarios10 min

Toward Measuring Visualization Insight10 min

Criteria for Rigor in Visualization Design Study10 min

Experimental Research in HCI10 min

A Design Space of Vision Science Methods for Visualization Research10 min

Empirical Studies in Information Visualization: Seven Scenarios10 min

Evaluating Information Visualizations10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 3 Quiz30 min

À propos du Spécialisation Vital Skills for Data Science

Vital Skills for Data Science introduces students to several areas that every data scientist should be familiar with. Each of the topics is a field in itself. This specialization provides a "taste" of each of these areas which will allow the student to determine if any of these areas is something they want to explore further. In this specialization, students will learn about different applications of data science and how to apply the steps in a data science process to real life data. They will be introduced to the ethical questions every data scientist should be aware of when doing an analysis. The field of cybersecurity makes the data scientist aware of how to protect their data from loss.

This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Logo image by JJ Ying on Unsplash

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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Fundamentals of Data Visualization

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