WiSe 19/20: Data Visualization
Claudia Müller-Birn
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
https://www.mi.fu-berlin.de/en/inf/groups/hcc/teaching/winter_term_2019-20/course_data_visualization.html
Kommentar
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.
SchließenLiteraturhinweise
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.
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Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung