User Tools

Site Tools


admin:course_admin

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revision Previous revision
Next revision
Previous revision
Last revision Both sides next revision
admin:course_admin [2012/12/07 15:55]
melancon [Bilan des projets / Séance du 7 décembre 2012]
admin:course_admin [2013/01/24 17:51]
bpinaud *
Line 9: Line 9:
 {{:​admin:​notes.xlsx|Liste des étudiants (Excel)}} - pour rassembler des notes, des appels, des remarques {{:​admin:​notes.xlsx|Liste des étudiants (Excel)}} - pour rassembler des notes, des appels, des remarques
  
-==== Bilan des projets ​/ Séance du 7 décembre 2012 ====+==== Bilan des projets ====
  
-Perrot Lyazidi +Mola & Pautrizel => 11 
-  * Données ​joueurs d'​échecQuestions plus '​triviales'​ / Pas facile de voir venir des questions qui trouveraient réponse par l'​analyse d'un graphe ​(qu'il faudrait construire). Du coupon est en droit d'​attendre des visus plus sophistiquées ​(parce que la prise en main et l'​analyse des données est plus '​immédiate'​).+  * Données ​sur le ver CElegans. Visualisation du système nerveux du ver (300 sommets et 2345 arêtes). 
 +  * visu mal choisiemauvais choix de couleurs 
 +  * travail léger 
 +  * Avis étudiants : travail moyen (~3pour chaque critère.
  
-Lanterne & Randriamanana+Lanterne & Randriamanana ​=> 11
   * Données Twitter. Construction d'un réseau rassemblant tous les membres twitter et tous leurs followers (pas si évident, faut inspecter).   * Données Twitter. Construction d'un réseau rassemblant tous les membres twitter et tous leurs followers (pas si évident, faut inspecter).
 +  * notion d'go nodes pas claire
 +  * Utilisation des métasommets et d'​algos de visu simples.
 +  * Travail assez pauvre sur les autres critères
 +  * Avis étudiants : entre 2 et 3 pour chaque critère. Ils n'ont pas tout compris
 +
 +
 +
 +Perrot & Lyazidi
 +  * Données joueurs d'​échec. Questions plus '​triviales'​ / Pas facile de voir venir des questions qui trouveraient réponse par l'​analyse d'un graphe (qu'il faudrait construire). Du coup, on est en droit d'​attendre des visus plus sophistiquées (parce que la prise en main et l'​analyse des données est plus '​immédiate'​).
  
 Da Silva & Badiola Da Silva & Badiola
Line 28: Line 40:
 Lelièvre, Djemiel & Marmiesse Lelièvre, Djemiel & Marmiesse
   * High energy physics papers: données volumineuses et bruitées, nécessité de filtrer (fait), puis on se focalise sur la plus grande composante connexe (fait). On cherche à trouver des communautés de papiers (donc de chercheurs) qui se cite plus fréquemment. Piste d'​exploiration:​ Louvain ou clustering pour identifier les comms, métrique basique pour confirmer des tendances.   * High energy physics papers: données volumineuses et bruitées, nécessité de filtrer (fait), puis on se focalise sur la plus grande composante connexe (fait). On cherche à trouver des communautés de papiers (donc de chercheurs) qui se cite plus fréquemment. Piste d'​exploiration:​ Louvain ou clustering pour identifier les comms, métrique basique pour confirmer des tendances.
 +
 +Gachet & Gillet
 +  * Financial data, GeoView, Hierarchical graph (flux orientés).
/net/html/perso/melancon/Visual_Analytics_Course/data/pages/admin/course_admin.txt · Last modified: 2013/01/24 18:26 by bpinaud