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)

News

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):
  1. 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.
  2. 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
  1. Unverbindliche Anmeldung zur UE über TISS
  2. 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

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