Descriptif
La langue de cette unité est l'anglais.
Ce module traite de la visualisation d'information et de la visualisation scientifique.
Le domaine de la visualisation concerne des techniques de représentation de données complexes, n'ayant pas forcément une représentation naturelle et évidente. Il est situé à l'intersection de graphisme, de l'interaction homme-machine (IHM) et de la science cognitive. Il vise à faciliter une meilleure compréhension de données abstraites, géographiques, ou physiques et complexes, telle que des données symboliques, tabulaires, hiérarchiques, textuelles ou en réseau.
Les objectifs de ce cours sont :
Introduire les principes de bases de la visualisation
Montrer un ensemble de techniques et systèmes existants du domaine
Développer des compétences pour critiquer des techniques de visualisation en fonction des données et de la tâche
Apprendre comment évaluer des systèmes de visualisation
Donner une base nécessaire pour concevoir de nouveaux outils de visualisation
Ce module traite de la visualisation d'information et de la visualisation scientifique.
Le domaine de la visualisation concerne des techniques de représentation de données complexes, n'ayant pas forcément une représentation naturelle et évidente. Il est situé à l'intersection de graphisme, de l'interaction homme-machine (IHM) et de la science cognitive. Il vise à faciliter une meilleure compréhension de données abstraites, géographiques, ou physiques et complexes, telle que des données symboliques, tabulaires, hiérarchiques, textuelles ou en réseau.
Les objectifs de ce cours sont :
Introduire les principes de bases de la visualisation
Montrer un ensemble de techniques et systèmes existants du domaine
Développer des compétences pour critiquer des techniques de visualisation en fonction des données et de la tâche
Apprendre comment évaluer des systèmes de visualisation
Donner une base nécessaire pour concevoir de nouveaux outils de visualisation
24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
Diplôme(s) concerné(s)
- Echange international non diplomant
- Diplôme d'ingénieur
- IA : Intelligence Artificielle
- Big Data : gestion et analyse des données massives
- Interaction, Graphic & Design
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
INF224, IGR201
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle
Vos modalités d'acquisition :
La note finale après rattrapage rentre dans le calcul de la moyenne de la période
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Pour les étudiants du diplôme Interaction, Graphic & Design
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Big Data : gestion et analyse des données massives
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé