BIG-Data Visualisierung WPF DS VI (ILV)

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LehrveranstaltungsleiterIn:

Dipl.-Ing. Mag.a Dr.in

 Isabella Hinterleitner , MSc
LV-NummerB2.08510.40.021
LV-KürzelBigData
Studienplan2019
Studiengangssemester 4. Semester
LehrveranstaltungsmodusPräsenzveranstaltung
Semesterwochenstunden / SWS2,0
ECTS Credits3,0
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;
Weitere relevante Literatur wird falls erforderlich im Rahmen der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Vorlesung, Gruppenarbeit, Gastvortragende, interaktive Lehre

Prüfungsimmanenter Charakter mit

  • Mitarbeit
  • Diskussion
  • Teilprüfungen