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title: Visualistik
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## Kurzbeschreibung
Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, abstrakte, vorwiegend numerische Datenbestände in 2-und 3-dimensionalen Repräsentationen zu visualisieren und mit interaktiven Methoden zu untersuchen, um Strukturen aufzudecken,Hypothesen abzuleiten und zu verifizieren sowie Ergebnisse zu kommunizieren. Die Studierenden sind in der Lage, die aus modernen Simulations- und Messmethoden resultierenden umfangreichere Datenvolumina durch Visualisierungsverfahren einer Analyse zuzuführen. Dies wird sowohl anhand von theoretischen Grundlagen, der Analyse und Präsentation aktueller Forschungsergebnisse als auch der Verifikation der erworbenen Kenntnisse an eigenen Visualisierungen vermittelt.

## Lehrform/SWS: 
4 SWS, Seminar/Projekt

## Arbeitsaufwand: 


## Angestrebte Lernergebnisse:


## Inhalt:


## Studien-/Prüfungsleistungen:


## Medienformen:


## Literatur:<commit_msg>Update MA_VC_Modul_Visualistik.md<commit_after>---
title: Visualistik
modulverantwortlich: Prof. Dr.-Ing. <NAME>
modulniveau: null
kuezel: VI
untertitel: null
studiensemester: 2 (Studienbeginn WS), 1 (Studienbeginn SS)
kategorie: null
sprache: wahlweise deutsch oder englisch
zuordnung-zum-curriculum: Medieninformatik Master
kreditpunkte: 5
voraussetzungen-nach-pruefungsordnung: null
empfohlene-voraussetzungen: Web-basierte Anwendungen 1 (aus dem Bachelor) bzw. Kenntnisse in HTML und Javascript
published: true
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## Kurzbeschreibung
Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, abstrakte, vorwiegend numerische Datenbestände in 2-und 3-dimensionalen Repräsentationen zu visualisieren und mit interaktiven Methoden zu untersuchen, um Strukturen aufzudecken,Hypothesen abzuleiten und zu verifizieren sowie Ergebnisse zu kommunizieren. Die Studierenden sind in der Lage, die aus modernen Simulations- und Messmethoden resultierenden umfangreichere Datenvolumina durch Visualisierungsverfahren einer Analyse zuzuführen. Dies wird sowohl anhand von theoretischen Grundlagen, der Analyse und Präsentation aktueller Forschungsergebnisse als auch der Verifikation der erworbenen Kenntnisse an eigenen Visualisierungen vermittelt.


## Lehrform/SWS: 
4 SWS, Vorlesung (1 SWS), Seminar/Workshops (2SWS), Projekt (1 SWS)

## Arbeitsaufwand: 
Gesamtaufwand 150h, davon
20h Vorlesung (inkl. Vor-/Nachbearbeitung),
60h Seminar und Workshops (inkl. Vorbereitung)
40h Projekt
30h Selbstlernphase

## Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, abstrakte, vorwiegend numerische Datenbestände in 2-und 3-dimensionalen Repräsentationen zu visualisieren und mit interaktiven Methoden zu untersuchen, um Strukturen aufzudecken, Hypothesen abzuleiten und zu verifizieren sowie Ergebnisse zu kommunizieren. Die Studierenden sind in der Lage, die aus modernen Simulations- und Messmethoden resultierenden umfangreichere Datenvolumina durch Visualisierungsverfahren einer Analyse zuzuführen. Dies wird sowohl anhand von theoretischen Grundlagen, der Analyse und Präsentation aktueller Forschungsergebnisse als auch der Verifikation der erworbenen Kenntnisse an eigenen Visualisierungen vermittelt.

## Inhalt:
Grundlagen der Visualisierung und Exploration mehrdimensionaler Daten, aktuelle Visualisierungsverfahren und Interaktionsverfahren.
Darüber hinaus werden Grundlagen der statistischen Datenanalyse und der 3D-Computergrafik einbezogen.
Im speziellen, aber nicht ausschließlich, werden folgende Themen behandelt:
	•	Design Prinzipien
	•	Daten Modelle
	•	Visuelle Parameter
	•	Interaktion
	•	Netzwerke
	•	Prozesse
	•	Graphen
	•	Hochdimensionale Daten
	•	Textvisualisierung
	•	Maps
	•	Wahrnehmung
	•	Farbe
	•	Kognition
	•	Story Telling

## Studien-/Prüfungsleistungen:
2 Fachvorträge sowie eine abschließende Projektarbeit samt Dokumentation und Präsentation.

## Medienformen:
- Beamergestützte Vorlesung
- Beamergestützte Seminarvorträge
- Kombinierte Workshops aus beamergestütztem Vortrag und praktischer Übung am Rechner
- Projekt in Kleingruppen, um die erlernten Methoden und Techniken einzuüben und zu vertiefen (Rechnerlabor)


## Literatur:
	•	Weitere themenbezogene Einzelverweise in der Vorlesung und im Seminar
	•	<NAME>.: Interactive Data Visualization for the Web, O'Reilly
	•	Meirelles, I.: Design for Information, Rockport
	•	Berger,W., Grob,H.L.: Präsentieren und Visualisieren -mit und ohne Multimedia, dtv 2002 .
	•	Kirckhoff,M.: Mind mapping, die Synthese von sprachlichem und bildhaftem Denken, Berlin 1988, und www.mindmanager.de .
	•	Excel: z.B. Berk, <NAME>.: Data analysis with Microsoft Excel, 2000, Middleton,M.R. Data analysis using Microsoft Excel : .
	•	<NAME>., The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire,CT, Graphics Press 1983, und Envisioning Information, Cheshire,CT, Graphics Press 1994 .
	•	<NAME>.: Data mining mit bloßem Auge, Spektrum der Wissenschaft, Nov 2002 .
	•	<NAME>., Levkowitz,H.: From Visual Data Exploration to Visual Data Mining: A Survey, IEEE Trans. on Visualization and Computer Graphics, 9-3, Jul 2003 .
	•	Schumann,H., Müller,W.; Visualisierung -Grundlagen und allgemeine Methoden; Springer 2000, ISBN 3-540-64944-1
	•	Brodlie,K.W., e.a.: Scientific Visualization, Techniques and Applications, Springer 1992
	•	Open Visualization Data Explorer, open source,
	•	Visualization Toolkit, open Source, www.vtk.org
	•	Data-driven Documents D3, d3js.org

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