This module aims at introducing fundamental concepts of visual perception applied to information visualization. These concepts help the student ideate and evaluate visualization designs in terms of how well they leverage the capabilities of the human perceptual machinery.
제공자:
정보 시각화 특화 과정New York University이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
50%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 영어
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New York University
New York University is a leading global institution for scholarship, teaching, and research. Based in New York City with campuses and sites in 14 additional major cities across the world, NYU embraces diversity among faculty, staff and students to ensure the highest caliber, most inclusive educational experience.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Applied Perception for Information Visualization
완료하는 데 2시간 필요
14개 동영상 (총 95분)
14개의 동영상
Introduction to the Course Video1m
What is “Applied Perception”? Why Study It?9m
Human Visual Processing System9m
Saccadic Eye Movement5m
Role of Attention In Visual Perception8m
Visual Queries10m
What We Can Easily See7m
Recapitulation of Key Concepts7m
Mapping Between Data Properties6m
Expressiveness of Visual Channel8m
Example 1 of How to Express Quantity With Different Channels3m
Example 2 of How to Express the Idea of Order With Different Channels5m
Example 3 of How to Express Categories With Different Channels4m
1개 연습문제
Week 140m
완료하는 데 3시간 필요
Effectiveness of Visual Channels
완료하는 데 3시간 필요
15개 동영상 (총 91분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
15개의 동영상
Experiments in "Graphical Perception"6m
Implications for Design (Accuracy)7m
Discriminability5m
Implications for Design (Discriminability)8m
Salience (Pop-out)6m
Non Preattentive Features7m
Implications for Design (Salience)4m
Separability4m
Implications for Design (Separability)7m
Grouping: Similarity and Proximity6m
Grouping: Connection and Enclosure5m
Hierarchy Within Grouping Techniques3m
Grouping: Closure and Continuity3m
Recapitulation4m
1개의 읽기 자료
Graphical Perception (Optional)45m
1개 연습문제
Week 245m
완료하는 데 3시간 필요
Color Perception and Color Spaces
완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 73분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
10개의 동영상
Few Examples: Misusing Color in Visualization5m
Color Perception15m
Color Specification4m
Color Space: RGB7m
Color Space: HSV / HSL6m
Color Space: CIE Lab/ Luv Part 14m
Color Space: CIE Lab/ Luv Part 27m
Color Space: CIE Lch/ HCL9m
Quick Summary4m
3개의 읽기 자료
Subtleties of Color, Part 120m
How The Rainbow Color Map Misleads20m
How NOT to Lie with Visualization20m
1개 연습문제
Week 330m
완료하는 데 4시간 필요
Using Color in Visualization
완료하는 데 4시간 필요
14개 동영상 (총 117분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
14개의 동영상
Quantitative Color Scales5m
Multi-hue Sequential Scales6m
Categorical Color Scales Part 17m
Categorical Color Scales Part 27m
Diverging Color Scales7m
Using Color to Highlight & Emphasize6m
Perceptual Issues With Color12m
Effect of Size4m
Contrast Effects4m
Luminance for Contrast3m
Background and Perception5m
Color Tools11m
Interview with Bernice Rogowitz27m
1개의 읽기 자료
Subtleties of Color, Parts 2-510m
검토
INFORMATION VISUALIZATION: APPLIED PERCEPTION의 최상위 리뷰
RB 제공2019년 3월 26일
Excellent course for someone who is getting into data visualisation or business intelligence tools. Very well curated for the best of learning experience. Thanks a lot to Enrico Bertini and others!
VS 제공2019년 7월 11일
This is a great continuation to the specialization, it seems to drag along longer though and maintaining interest is a little bit difficult sometimes. The PEER reviews are also a pain to complete.
DG 제공2020년 5월 19일
I never thought, there would be so much to learn about color research & the way we perceive it. Excellent course, thanks to the team!
TA 제공2018년 11월 12일
Great course with essential material! The content is presented in a very thorough and engaging way by Bertini.
정보 시각화 특화 과정 정보
This specialization provides learners with the necessary knowledge and practical skills to develop a strong foundation in information visualization and to design and develop advanced applications for visual data analysis.
자주 묻는 질문
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