Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage einen generellen praktischen Überblick über die verschiedenen Bereiche der Informationsvisualisierung, insbesondere in Kombination mit Data Science Methoden, zu verstehen und in Implemtierungsübungen anzuwenden.

Im Rahmen dieser Übung lernen die Studierenden verschiedene weit verbreitete und leistungsfähige Visualisierungswerkzeuge (z.B. d3) und nützliche Datenanalysewerkzeuge (z.B. pandas, scikit-learn) kennen. Die Teilnehmer werden drei kleinere Übungen mit vorgegebenen Datensätzen in Gruppenarbeit durchführen:

• Datenaufbereitung und visuelle Inspektion mit Python. 
• Interaktive Coordinated Views mit d3, wobei ein Gerüst zur Verfügung gestellt wird. 
• Eine erweiterte visuelle Analyse eines Datensatzes unter Verwendung einer Umgebung nach Wahl (z.B. Python-Notebook, R Shiny Dashboard, interaktive Webseite unter Verwendung von d3).

Die Übungen werden durch mehrere OpenLabs und ein TUWEL-Forum unterstützt. Die Übung wird in englischer Sprache durchgeführt. Der Besuch der begleitenden Vorlesung wird empfohlen. 

In TUWEL wird ein Überblick über nützliche Tools und Bibliotheken gegeben. 

Siehe auch: Halls of Fames

Die Übungsbeispiele werden im Zuge der ersten Vorlesungseinheit von Informationsvisualisierung VO vorgestellt! 

• Lösen von Programmieraufgaben
• Präsentation von visuellen Ergebnissen einer Datenanalyse

ECTS Breakdown: 1,5 ECTS = 37,5 Stunden

• Programmieraufgabe: 30 Stunden
• Präsentation der Ergebnisse: 7,5 Stunden

Termine, Links zu Open Labs, Angaben und Abgaben, sowie Diskussionsforen befinden sich auf TUWEL. 

Endpräsentation und Abgabegespräch über Zoom (eine Audio- und Videoverbindung über Zoom wird benötigt) oder vor Ort. 

Programmierkenntnisse, Vorkenntnisse in Visualisierung oder Computergraphik empfehlenswert