WiSe 2025/26
Fehlend (Krankschreibung): 8Fehlend (ohne Grund): 14Gemeldet am 03.09.2026
FB20 Informatik · 6 CP · Angeboten in WiSe 2026/27, WiSe 2025/26
Mittel der Semesterschnitte
2.83
Jedes Semester zählt gleich, unabhängig von seiner Größe.
Gewichteter Gesamtschnitt
2.83
Nach Kohortengröße gewichtet — der Schnitt über alle Ergebnisse hinweg.
Bestehensquote
91%
Anteil der Ergebnisse von 4,0 oder besser. 4,0 ist die letzte bestandene Note.
Semester mit Daten
1
Die deutsche Skala reicht von 1,0 (beste) bis 4,0 (letzte bestandene Note), 5,0 ist nicht bestanden. Eine 4,3 gibt es nicht.
Fehlend (Krankschreibung): 8Fehlend (ohne Grund): 14Gemeldet am 03.09.2026
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Diese Vorlesung wird eine detaillierte Einführung in die Informationsvisualisierung geben, um sich dann intensiv den wissenschaftlichen Fragestellungen und praxisnahen Anwendungsszenarien von Visual Analytics zu widmen. • Überblick der Informationsvisualisierung und Visual Analytics (Definitionen, Modelle, Historie) • Datenpräsentierung und Datentransformation • Abbildung von Daten auf visuelle Strukturen • Visuelle Repräsentierungen und Interaktion fuer bivariate, multivariate Daten, Zeitreihen, Graphen und Geographische Daten • Grundlagen von Data Mining • Grundlagen von Visual Analytics: - Analytische Beweisführung - Data Mining • Evaluation von Visual Analytics Systemen Anwendungsgebiete: Medizin, Biologie, Finanzen und Wirtschaft, Meteorologie, Rettungsdienst,.... Qualifikationsziele / Lernergebnisse: Studierende können nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung • Informationsvisualisierungsmethoden für verschiedene Datentypen benutzen • interactive Visualisierungsysteme für Daten aus verschiedenen Anwendungsgebieten designen • Visualisierung und automatische Datenverarbeitung kombinieren um Big Data Probleme zu lösen • Wissen über Hauptcharakteristika menschlicher visuellen Wahrnehmung in Informationsvisualisierung und Visual Analytics anwenden • geeignete Evaluationsmethode für spezifische Situationen und Szenarien auswählen
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