WiSe 2025/26
Missing (medical excuse): 8Missing (no reason): 14Reported Sep 3, 2026
FB20 Computer Science · 6 CP · Offered in WiSe 2026/27, WiSe 2025/26
Average of averages
2.83
Every semester counts equally, whatever its size.
Pooled average
2.83
Weighted by cohort size — what an arbitrary student across all semesters scored.
Pass rate
91%
Share of results at 4.0 or better. 4.0 is the last passing grade.
Semesters with data
1
The German scale runs 1.0 (best) to 4.0 (last pass), with 5.0 as fail. There is no 4.3.
Missing (medical excuse): 8Missing (no reason): 14Reported Sep 3, 2026
No ratings yet — be the first.
Your vote is stored against a random id in this browser. No account, nothing that identifies you.
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
Times, rooms and details come from TUCaN and may be out of date. Report something wrong