City: Test Saint Petersburg Novosibirsk Kazan Language: Русский English

Data visualization
Saint Petersburg / autumn 2016, посмотреть все семестры

Enroll in the course to get notifications and to be able to submit home assignments.
Register to enroll now Login

Мир полон данных самой различной природы: метеорологические, экономические, социологические данные, информация о бизнес-процессах, — всё это доступно сегодня, как никогда. Данных много, но сами по себе они мало кому нужны: людям хочется делать какие-то выводы на основе этих данных. Загружать данные непосредственно в мозг мы, увы, пока не можем, поэтому приходится пользоваться традиционными каналами восприятия, самый мощный из которых — зрительный. Здесь и возникает задача визуализации данных, оказывающаяся подчас далеко не тривиальной. Подзадачи, входящие в эту глобальную задачу, лежат в областях науки самой разной степени «гуманитарности» — от психологии восприятия до математических методов статистики. Мы, конечно, сосредоточимся на информатико-математическом конце шкалы, но немного затронем и нематематический тривиум этой области.

  1. обзор: какие данные приходится визуализировать, как давно это начали делать и что умеют делать сейчас,
  2. что делать, когда измерений у данных много (к примеру, данные — результаты анкетирования населения по анкете со 100 вопросами), а их нужно изобразить на обычном двумерном холсте, — рассмотрим, как минимум, алгоритмы t-SNE и самоорганизующися карты Кохонена,
  3. как изображать данные, естественно представимые в виде графа (например, социальные сети), чтобы были видны «ключевые» вершины, сообщества, пучки связей между группами,
  4. какие чисто инженерные средства есть у современного компьютерно грамотного человека, чтобы эффективно представить данные,
  5. что такое хорошо и что такое плохо в визуализации данных, — поговорим о best practices и, для контраста, worst practices.
Оценка за курс выставляется по результатам выполнения практических заданий, посвященным реализации рассказанных на лекциях алгоритмам и подходам.

Date and time Class|Name Venue|short Materials
12 November
17:10–18:45
Лекция 1, Lecture ПОМИ РАН video
12 November
19:05–20:40
Лекция 2, Lecture ПОМИ РАН video
13 November
11:15–12:50
Лекция 3, Lecture ПОМИ РАН video
13 November
13:00–14:35
Лекция 4, Lecture ПОМИ РАН video
13 November
15:30–17:00
Лекция 5, Lecture ПОМИ РАН video