Informationsvisualisierung VO & UE

SS 2019 VO 2.0, 186.141
SS 2019 UE 1.0, 186.143

Kresimir Matkovic (Vorlesung)
Andreas Kerren (Vorlesung)
Manuela Waldner (Übung)
Andreas Gogel (Tutor)

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Die LVA Informationsvisualisierung findet dieses Semester (Sommersemester 2019) wieder statt!

Die Vorlesungseinheiten finden geblockt Dienstag, Mittwoch und / oder Donnerstag statt. Ankündigungen werden über das Nachrichtenforum im VO-TUWEL getätigt! Im VO-TUWEL befinden sich auch die Vorlesungsfolien. Sie können sich direkt (mit dem Folien-Passwort) oder über TISS einschreiben.

Informationen zur Übung finden Sie in UE-TUWEL.

Due to historic reasons, this website is only available in German. If you do not speak German but want to attend this course, please contact Manuela Waldner!

Information

Die Lehrveranstaltung wird als Vorlesung (VO) oder Kombination aus Übung und Vorlesung angeboten (UE & VO):

Vorlesung
Falls die Übung nicht benötigt wird, ist es möglich, nur den Vorlesungsteil der Lehrveranstaltung zu absolvieren. Das Ziel dabei ist es, einen Überblick über die verschiedenen Bereiche der Informationsvisualisierung zu bekommen. Die verwendeten Folien werden im VO-TUWEL bereit gestellt.
Übung und Vorlesung
Ähnlich einer VU soll sowohl theoretisches als auch praktisches Wissen vermittelt werden. Neben einem generellen Überblick über die verschiedenen Bereiche der Informationsvisualisierung soll auch praktisches Wissen durch Implementierungsübungen erlernt werden.

Falls jemand nur die Übung absolvieren will, versuchen wir dafür eine geeignete Lösung zu finden. In diesem Falle bitten wir darum, direkt mit uns Kontakt aufzunehmen.

Termine

Mittwoch 06.03.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Vorbesprechung Introduction Kresimir Matkovic, Manuela Waldner, Andreas Gogel
Dienstag 12.03.2019	13¹⁵-14⁴⁵ SEM186	Data and Visual Encodings Kresimir Matkovic
Mittwoch 13.03.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Visual and Perceptual Principles Kresimir Matkovic
Dienstag 19.03.2019	13¹⁵-14⁴⁵ SEM186	Multivariate Data Visualization 1 Kresimir Matkovic
Mittwoch 20.03.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Multivariate Data Visualization 2 Kresimir Matkovic
Dienstag 02.04.2019	13¹⁵-14⁴⁵ SEM186	Interactive Visual Analysis of Complex Data: Introduction, Families of Curves Kresimir Matkovic
bis 02.04.2019 23:55		1. ABGABE: Übung 1 via UE-TUWEL Informationen siehe Übung
Mittwoch 03.04.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Interactive Visual Analysis of Complex Data: Families of Surfaces Kresimir Matkovic
Mittwoch 10.04.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Visualization of High-Dimensional Data Manuela Waldner
Dienstag 30.04.2019	13¹⁵-14⁴⁵ SEM186	(Multivariate) Network Visualization Andreas Kerren
Donnerstag 02.05.2019	09¹⁵-10⁴⁵ SEM186	Visual Analysis of Multivariate Biological Networks Andreas Kerren
bis 02.05.2019 23:55		2. ABGABE: Übung 2 via UE-TUWEL Informationen siehe Übung
Mittwoch 08.05.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Scalable Visualizations Manuela Waldner
Mittwoch 29.05.2019	15¹⁵-14⁴⁵ VisLab HA 05 20	Feedback zu Übung 3 / Fragestunde (freiwillig) Informationen siehe Übung Tutoren, Übungsleitung
bis 11.06.2019 23:55		3. ABGABE: Übung 3 via UE-TUWEL Informationen siehe Übung
Mittwoch 12.06.2019	15¹⁵-16⁴⁵ SEM186	Präsentation der Übungs-Ergebnisse Informationen siehe Übung
TBA	VisLab HA 05 20	ABGABEGESPRÄCHE Informationen siehe Übung

Homepages mit den Folien aus vergangenen Semestern:

Vorlesung

Beurteilung

Die Beurteilung für die Vorlesung erfolgt durch eine Vorlesungsprüfung.

Der Stoff für die Vorlesungsprüfung beinhaltet alle Vorlesungen, welche während des Semesters gehalten wurden. Als Lernunterlage können die Folien verwendet werden, welche im VO-TUWEL zu finden sein werden. Termine für Prüfungen werden vor allem am Ende des Semesters angeboten, können aber auch später individuell mit dem Vorlesungsleiter vereinbart werden.

Übung

Anmeldung zur Übung

Unverbindliche Anmeldung zur UE über TISS
Verbindliche Anmeldung durch die erste Abgabe über UE-TUWEL

Aufgabenstellung zur Übung

Im Zuge der Übung wird ein Datensatz zur Verfügung gestellt, der visualisiert und analysiert werden soll. Sie lernen verschiedene Visualisierungstools kennen (d3, matplotlib, bokeh) und machen die Übungsaufgaben in JavaScript und Python Notebooks (Observable und Jupyter). Die Beurteilung erfolgt anhand der Abgabe (d.h. Implementierung und Ergebnisse der Datenanalyse), einer Präsentation der Datenanalyse und eines Abgabegespräches. Details zur Übung befinden sich in UE-TUWEL.

Links

interessanten Datensätzen

Tools

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Visualisierung 2