| Šifra predmeta | RDN004 |
| Nastavnik / Nastavnici | Dragan O. Đurić |
| Status predmeta | izborni |
| Broj ESPB | 6 |
| Uslov | – |
Sadržaj predmeta
Teorijska nastava
Osnovni pojmovi. Podaci: tipovi, kvalitet i mere sličnosti. Uvod u vizualizaciju podataka. Istorijat vizualizacije podataka. Vizualizacija podataka kao novi mediji. Elementi infografičkog jezika. Intereaktivna vizualizacija podataka. Studije slučaja vizualizacije. Produkcija vizualizacije. Koncepti čuvanja i obrade podataka. Tehnike analize podataka. Studije slučaja analize podataka.
Praktična nastava: Vežbe
Uvod u rad sa odabranim softverom. Praktičan rad koji podrazumeva primenu softverskih alata za analizu i vizualizaciju podataka u cilju boljeg razumevanja tema obuhvaćenih teorijskom nastavom.
Literatura
- Erl, T., Khattak, W., & Buhler, P. (2016). Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques. Prentice Hall Press.
- Casey Reas and Ben Fry, Processing: A Programming Handbook for Visual Designers and Artists, The MIT Press, Second Edition, 2014.
- Casey Reas, Form+Code in Design, Art, and Architecture, Princeton Architectural Press, First edition, 2010.
- Mitchell Whitelaw, Metacreation: Art and Artificial Life, The MIT Press, 2006.
- Stephen Wilson, Information Arts: Intersections of Art, Science, and Technology, The MIT Press, 2003.
- Przemyslaw Prusinkiewicz and Aristid Lindenmayer, The Algorithmic Beauty of Plants, Springer, 1996.
- Tan, P. N. (2006). Introduction to data mining. II ed, Pearson Education.
Broj časova aktivne nastave nedeljno
| Predavanja | 2 |
| Vežbe | 1 |
| Drugi oblici nastave | 1 |
Ispit
| Predispitne obaveze | Aktivnost u toku predavanja (15 poena); domaći rad (20 poena); seminarski rad (20 poena) |
| Završni ispit | Završni projekat (20 poena) i pismeni ispit (25 poena) |