Data Visualization W18/19
to Whiteboard Site

Description

Da die Verwendung von Daten in Forschung, Wirtschaft und Politik immer wichtiger wird, sind gut gestaltete Datenvisualisierungen erforderlich, die das Verständnis verbessern, das Gedächtnis des Menschen entlasten und die Entscheidungsfindung unterstützen.  Ziel dieses Kurses ist es, Studierende mit den Prinzipien, Techniken und Algorithmen der Datenvisualisierung vertraut zu machen.

Dieser Kurs vermittelt den Studierenden die Grundlagen des aktuellen Stands der Datenvisualisierung. Am Ende des Kurses werden die Studierenden ein Verständnis für folgende Inhalte haben:

1. Wesentliche Visualisierungstechniken und -theorie, einschließlich Datenmodelle, grafische Wahrnehmung und Methoden zur visuellen Codierung und Interaktion.

2. Grundlegende Techniken und Algorithmen zur Visualisierung von Daten, einschließlich multivariater Daten, Netzwerke und Karten.

3. Praktische Erfahrung in der Erstellung und Auswertung von Visualisierungen.

Der Kurs richtet sich sowohl an Studierende, die daran interessiert sind, Datenvisualisierung in ihrer Arbeit einzusetzen, als auch an Studierende, die Visualisierungstools und -systeme entwickeln. Grundkenntnisse bzw. Lernbereitschaft von Grafik-/Visualisierungstools (z.B. D3) und Datenanalysetools (z.B. R) sind hilfreich.

Neben der Teilnahme an den Diskussionen im Unterricht müssen die Studierenden mehrere kurze Programmier- und Datenanalyseaufgaben sowie ein Abschlussprojekt absolvieren. Von den Studierenden wird erwartet, dass sie die Ergebnisse des Projekts in Form eines Konferenzpapiers einreichen.

Bitte beachten Sie, dass der Kurs keine explorativen Ansätze zur Entdeckung von Erkenntnissen über Daten beinhaltet. Stattdessen konzentriert sich der Kurs darauf, wie Daten visuell kodiert und einem Publikum präsentiert werden, nachdem die Struktur der Daten und deren Inhalt bekannt ist.


Literatur

Interactive Data Visualization for the Web, 2nd Edition. Scott Murray, O'Reilly Press. 2017. 

Yau, Nathan: Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley Publishing, Inc. 2011.

Spence, Robert: Information Visualization: Design for Interaction. Pearson. 2007.

Basic Course Info

Course No Course Type Hours
19328301 Vorlesung 2
19328302 Übung 2

Time Span 18.10.2018 - 14.02.2019
Instructors
Claudia Müller-Birn

Study Regulation

0086c_k150 2014, BSc Informatik (Mono), 150 LPs
0086d_k135 2014, BSc Informatik (Mono), 135 LPs
0087d_k90 2015, BSc Informatik (Kombi), 90 LPs
0088d_m60 2015, MSc Informatik (Kombi), 60 LPs
0089b_MA120 2008, MSc Informatik (Mono), 120 LPs
0089c_MA120 2014, MSc Informatik (Mono), 120 LPs
0207b_m37 2015, MSc Informatik (Lehramt), 37 LPs
0208b_m42 2015, MSc Informatik (Lehramt), 42 LPs
0458a_m37 2015, MSc Informatik (Lehramt), 37 LPs
0471a_m42 2015, MSc Informatik (Lehramt), 42 LPs
0556a_m37 2018, M-Ed Fach 1 Informatik (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 37 LPs
0557a_m42 2018, M-Ed Fach 2 Informatik (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 42 LPs

Data Visualization W18/19
to Whiteboard Site

Main Events

Day Time Location Details
Thursday 10-12 T9/046 Seminarraum 2018-10-18 - 2019-02-14

Accompanying Events

Day Time Location Details
Monday 14-16 T9/053 Seminarraum Übung 01
Sunday ? - ? Pseudotutorium zur Kapazitätsplanung - potentielle Übungsteilnehmer melden sich bitte hier an!

Data Visualization W18/19
to Whiteboard Site

Most Recent Announcement

:  

Currently there are no public announcements for this course.


Older announcements

Data Visualization W18/19
to Whiteboard Site

Currently there are no resources for this course available.
Or at least none which you're allowed to see with your current set of permissions.
Maybe you have to log in first.