Grundlagen der Datenvisualisierung (GDV)

Daten sichtbar machen: Du lernst, wie man Informationen verständlich darstellt, entwickelst eigene Visualisierungen und bewertest, was gut funktioniert.

Inhalte

• Einführung und Geschichte
• Begriffe und Definitionen
• Aufgaben und Ziele der InfoVis
• Entwurfsprozess und Visualisierungspipeline
• Daten und Informationen
• Datenquellen, -formate, und -typen
• Grundlegende Statistiken
• Kognitiv-psychologische Grundlagen der Informationsvisualisierung
• Semantik und Semiotik
• Visuelle Variablen und Encoding
• Visualisierungstechniken
• Visualisierungstaxonomien und Design Pattern
• Interaktionen und UI in der InfoVis
• Aktuelle Entwicklungen

Lernziele/Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage,

• grundlegende Konzepte, Techniken und Methoden der Informationsvisualisierung zu verstehen.
• die relevanten kognitiv-psychologischen Grundlagen im Kontext der Visualisierung einzusetzen.
• verschiedene Visualisierungs- und Interaktionstechniken zu benennen und deren Vor- und Nachteile benennen zu können.
• existierende Visualisierungsysteme kritisch zu beurteilen.
• eigene nutzergerechte Visualisierungen zu entwickeln.

Literatur

• Wilke, C. O.: Fundamentals of Data Visualization, O'Reilly, 2019
• Few, S.: Information Dashboard Design, Analytics Press, 2013
• Meirelles, I.: Design for Information, Rockport, 2013
• Cairo. A.: The Functional Art, New Riders, 2012
• Ware, C.: Information Visualization: Perception for Design, Morgan Kaufmann, 2012

Dozentinnen / Dozenten

• Prof. Dr. Till Nagel

Empfohlene Vorkenntnisse

• Software Engineering 2 (SE2)

Daten zum Modul

Semester	6/7
Unterrichtssprache	Deutsch
Häufigkeit	Jedes Semester
Kreditpunkte	5
Modulverantwortlich	Prof. Dr. Till Nagel
Dauer	1 Semester
Studienleistung	Keine
Prüfungsvorleistung	Keine
Prüfungsleistung	Continuous Assessment (CA)

Semesterwochenstunden

Vorlesung	2 SWS
Übung	2 SWS
Summe	4 SWS

Arbeitsaufwand (work load)

Vorlesung	30 h
Selbststudium	90 h
Aufgaben	30 h
Summe	150 h