Datateknik AV, Datavisualisering i praktiken, 3 hp

Observera att kurslitteraturen kan ändras/revideras fram till: 
• 1 juni för en kurs som startar på höstterminen
• 15 november för en kurs som startar på vårterminen
• 1 april för en kurs som startar på sommaren 

Skriv ut eller spara kursplanen som PDF

Du kan enkelt skriva ut en kursplan direkt från webbsidan. Använd kortkommandot ctrl+p (Windows) eller command+p (Mac). I nästa steg väljer du om du vill skriva ut eller spara kursplanen som PDF.

 

För en nedlagd kurs kan eventuell information om avvecklingsperiod hittas under rubriken "Övergångsregel" i senaste versionen av kursplanen.


Versioner:
Gå till kursen

Kursplan för:
Datateknik AV, Datavisualisering i praktiken, 3 hp
Computer Engineering MA, Data Visualization in Practice, 3 credits

Allmänna data om kursen

  • Kurskod: DT105A
  • Ämne huvudområde: Datateknik
  • Nivå: Avancerad nivå
  • Högskolepoäng: 3
  • Fördjupning vs. Examen: A1N - Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
  • Utbildningsområde: Tekniska området 100%
  • Ansvarig institution: Data- och elektroteknik
  • Fastställd: 2025-06-12
  • Giltig fr.o.m: 2026-01-19

Syfte

Kursens syfte är att ge yrkesverksamma praktiska färdigheter och tillämpbar kunskap i att utforma, analysera och tillämpa datavisualiseringar på ett ändamålsenligt sätt inom sina respektive arbetsområden. Särskild tonvikt läggs vid praktisk användning av tekniker och verktyg som stödjer dataanalys och insiktsgenerering.

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

  • tillämpa nyckelprinciper för effektiv informationsvisualisering för att stödja beslutsfattande och för att generera insikt från data
  • kritiskt utvärdera visualisering för klarhet, noggrannhet och potentiella fördomar,
  • designa och skapa visualiseringar skräddarsydda för professionella målgrupper med hjälp av branschstandardverktyg,
  • utföra grundläggande explorativ dataanalys för att förenkla och tolka komplexa datamängder.

Innehåll

Kursen är uppbyggd kring följande ämnen:

  • Grunderna i datavisualisering
  • Översikt över datavisualiseringsforskning
  • Förstå visualiseringar
  • Skapa visualiseringar
  • Visuell analys

Behörighet

Avlagd kandidatexamen eller högskoleingenjörsexamen om minst 180 hp.

Urvalsregler

Urval sker i enlighet med Högskoleförordningen och den lokala antagningsordningen.

Undervisning

Undervisningen bedrivs i form av föreläsningar (fysiska eller virtuella) och workshops (fysiska eller virtuella) där deltagarna arbetar med verkliga dataset för att designa och utvärdera visualiseringar. Arbetsinsatsen för hela kursen omfattar normalt 80 timmar. Det innebär att studenten ska genomföra omfattande självstudier utöver schemalagd tid. Undervisningen kan ske på svenska eller engelska.

Examination

P101: Presentation och reflektion kring omdesign av visualiseringar, 1,5 hp
Betygsskala: Tregradig skala
Studenter väljer en tidigare visualisering som de har skapat, granskar den utifrån kursens principer och omarbetar den enligt bästa praxis. De presenterar "Före & Efter"-versionerna tillsammans med en kort reflektion över viktiga förbättringar och insikter från kursen. Presentationerna struktureras för att säkerställa engagemang och mångsidiga perspektiv.

W101: Praktiska workshops, 1,5 hp
Betygsskala: Tvågradig skala
Studenter förväntas aktivt delta i tre praktiska workshops. Efter workshops lämnar studenterna in en PM (Promemoria) där de sammanfattar sina huvudsakliga lärdomar, insikter och reflektioner kring hur de kan tillämpa dessa tekniker i praktiken.

Länk till betygskriterier: https://www.miun.se/betygskriterier.


Om en student har ett besked från samordnaren vid Mittuniversitetet om pedagogiskt stöd vid funktionsnedsättning, har examinatorn rätt att ge anpassad examination för studenten.


Begränsning av examination

Studenter registrerade på denna version av kursplanen har rätt att examineras 3 gånger inom 1 år enligt angivna examinationsformer. Därefter gäller tentamensformen enligt senaste gällande version av kursplanen.

Betygsskala

Tregradig skala

{ value = Datateknik AV, Datavisualisering i praktiken, 3 hp }

:

Sidan uppdaterades 2024-08-15