186.868 Visual Data Science
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • verschiedene Techniken aus der Visualisierung und visuellen Analytik für die explorative Datenanalyse einzusetzen,
  • verschiedene Techniken aus der Visualisierung und visuellen Analytik für die Präsentation von Ergebnissen einzusetzen,
  • Techniken aus dem Bereich Human-Computer-Interaction (HCI) und Wahrnehmung zu verwenden um Visualisierungen zu verbessern, und
  • die Unterschiede zwischen verschiedenen aktuellen Softwarebibliotheken und Anwendungen zu verstehen.

Außerdem bietet die LVA die Möglichkeit eigene Daten zu analysieren.

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Der Vorlesungsteil beinhaltet eine theoretische Einführung in die Visualisierung, Visual Analytics, und Human-Computer-Interaction. Dies beinhaltet unter anderem eine Vorstellung aktueller Visualisierungslösungen für verschiedene Data Science Bereiche.
  • Im weiteren Verlauf werden in der Vorlesung praktische Anwendungen von Visualisierungslösungen erläutert.
  • Die Vorlesung behandelt auch die Unterschiede zwischen aktuellen Softwarelibraries und Applikationen.
  • Im praktischen Teil der VU werden von den Studenten selbst die Unterschiede zwischen statistischer und visueller Datenanalyse erarbeitet.
  • Der praktische Teil beinhaltet auch einen Vergleich zwischen ausgewählten Softwareapplikationen, und eine praktische Erarbeitung eines Dashboards zum Präsentieren von Analyseergebnissen.

Methoden

Vortrag mit Folien, Programmierbeispiele und Live-Demos

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Weitere Informationen finden Sie auf der LVA-Homepage (https://www.cg.tuwien.ac.at/courses/VisDataScience/).

ECTS-Breakdown:
3 ECTS = 75 Arbeitsstunden, davon
  55 Arbeitsstunden (73%) Übungsteil, und
  20 Arbeitsstunden (27%) Vorlesungsteil

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.11:00 - 13:0002.10.2019Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorbesprechung
Mi.11:00 - 13:0009.10.2019HS 14A Günther Feuerstein Vorlesung 01
Mi.11:00 - 13:0016.10.2019 - 11.12.2019FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.11:00 - 13:0018.12.2019HS 14A Günther Feuerstein Vorlesung 10
Visual Data Science - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.02.10.201911:00 - 13:00Seminarraum FAV 05 (Seminarraum 186) Vorbesprechung
Mi.09.10.201911:00 - 13:00HS 14A Günther Feuerstein Vorlesung 01
Mi.16.10.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.30.10.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.06.11.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.13.11.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.20.11.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.27.11.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.04.12.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.11.12.201911:00 - 13:00FAV Hörsaal 1 - INF Vorlesung 02-09
Mi.18.12.201911:00 - 13:00HS 14A Günther Feuerstein Vorlesung 10

Leistungsnachweis

StudentInnen können sich für eines von zwei Bewertungsmodellen entscheiden (nähere Informationen dazu auf der Lehrveranstaltungshomepage: https://www.cg.tuwien.ac.at/courses/VisDataScience/). Die Bewertung erfolgt dann entsprechend dem gewählten Modell.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
02.10.2019 11:00 20.11.2019 23:59 20.11.2019 23:59

Anmeldemodalitäten:

Die Anmeldung zur LVA kann über TISS oder TUWEL erfolgen.

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

  • Data Science Grundlagen
  • Programmierkenntnisse
  • Wissen über Visualisierung von Vorteil

Begleitende Lehrveranstaltungen

Vertiefende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch