052215 VU Visualisation and Visual Data Analysis (2019W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 07.09.2019 09:00 bis Mo 23.09.2019 09:00
- Abmeldung bis Mo 14.10.2019 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
01.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
03.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
08.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
10.10.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
15.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
17.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
22.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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24.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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29.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
31.10.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
05.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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07.11.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
12.11.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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14.11.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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19.11.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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21.11.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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26.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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28.11.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
03.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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05.12.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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10.12.
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Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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12.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
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17.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
07.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
09.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
14.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
16.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
21.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
23.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
28.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Donnerstag
30.01.
13:15 - 14:45
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
handing in of homework, 5x assignments, 55%
4 tests, 40%
participation 5%
4 tests, 40%
participation 5%
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
A mandatory prerequisite for this class is the successful completion of either Foundations of Computer Graphics (05-2200) or Foundations or Data Analysis (05-2300).The grading scale for the course will be:
1: at least 87.5%
2: at least 75.0%
3: at least 62.5%
4: at least 50.0%In order to pass the course successfully, you will need to reach a minimum of "grade 4" on each individual assignment as well as a minimum of 50% on the tests combined.
1: at least 87.5%
2: at least 75.0%
3: at least 62.5%
4: at least 50.0%In order to pass the course successfully, you will need to reach a minimum of "grade 4" on each individual assignment as well as a minimum of 50% on the tests combined.
Prüfungsstoff
applied exercises and tasks
accomplishing a team project
in-class presentations
readings
accomplishing a team project
in-class presentations
readings
Literatur
T. Munzner: Visualization Analysis & Design: Abstractions, Principles, and Methods, CRC Press, 2014various papers as presented on the course page
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Module: VIS VMI
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:20
* Visual design principles and the visualization pipeline
* Design studies
* Data acquisition and representation
* Basic visual mapping concepts (marks + channels)
* Human visual perception + Color
* Visual mappings for tables and multi/high-dimensional data
* Visual mappings for networks, graphs and trees
* Visual mappings and algorithms for 2D+3D scalar, vector, and tensor fields
* Principles of multiple coordinated views
* Data interaction principles including Brushing+Linking, Navigation+Zoom , Focus+context
* Principles of Evaluation of visual analysis systems
* some selected advanced topicCourse-specific goals -- students can:
* represent and interact with various data visually
* evaluate visual depictions of data and possible find improved presentations
* assist users in visual data analysis
* use different visual analysis tools, like Tableau
* use D3 to create interactive web-visualization environmentsGeneral goals -- students gain:
* insight into a new discipline and extend their scientific horizons
* an appreciation for the interplay of mathematical analysis and user-centered design
* experience working in a team