BIG-Data Visualisierung (ILV)
ZurückLV-Nummer | B2.08510.40.021 |
LV-Kürzel | BigData |
Studienplan | 2019 |
Studiengangssemester | 4. Semester |
Lehrveranstaltungsmodus | Präsenzveranstaltung |
Semesterwochenstunden / SWS | 2,0 |
ECTS Credits | 3,0 |
Unterrichtssprache | Deutsch |
Überblick über Methoden und Grundlagen im Bereich der visuellen Repräsentation großer Datenmengen. Die Studierenden verstehen die grundlegenden Konzepte, kennen Anwendungsgebiete und erarbeiten ein Umsetzungsprojekt.
Grundlagen Informatik (inf-01), Praktische Informatik (inf-02)
Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden die folgenden Themen behandelt:
- Ergebnisse für Ziel-Publikum (Perception / Cognition)
- Augmented Visualization
- Medical Visualization
- Scientific Visualization
- Visual Analytics
- "Storytelling"
Die Studierenden erarbeiten in Kleingruppen ein ausgewähltes Umsetzungsprojekt.
Folgende Basis-Literatur wird in der Lehrveranstaltung verwendet:
- Simon P,: "The Visual Organization: Data Visualization, Big Data, and the Quest for Better Decisions", John Wiley & Sons, Inc., 1. Auflage, 2014;
- Miller J.D.: "Big Data Visualization", Packt Publishing, 1. Auflage, 2017;
- Rahlf T.: "Datendesign mit R - 100 Visualisierungsbeispiele", Open Source Press, 1. Auflage, 2014;
- Brath R., Jonker D. "Graph Analysis and Visualization: Discovering Business Opportunity in Linked Data", John Wiley & Sons, 1. Auflage, 2015;
Vorlesung, Gruppenarbeit, Gastvortragende, interaktive Lehre
Prüfungsimmanenter Charakter mit
- Mitarbeit
- Diskussion
- Teilprüfungen