TU Wien:Informationsvisualisierung UE (Waldner)

Ähnlich benannte LVAs (Materialien):

Informationsvisualisierung UE (Gschwandtner) (TU Wien, 0 Materialien)
Informationsvisualisierung UE (Miksch) (TU Wien, 0 Materialien)
Informationsvisualisierung UE (Waldner) (TU Wien, 0 Materialien)
Informationsvisualisierung VO (Matkovic) (TU Wien, 6 Materialien)
Informationsvisualisierung VO (Aigner) (TU Wien, veraltet, 0 Materialien)
Informationsvisualisierung VO (Gschwandtner) (TU Wien, veraltet, 0 Materialien)
Informationsvisualisierung VO (Miksch) (TU Wien, veraltet, 0 Materialien)
Informationsvisualisierung VO (Pohl) (TU Wien, veraltet, 12 Materialien)

Daten

Vortragende	Kresimir Matkovic• Maath Musleh• Manuela Waldner
ECTS	1,5
Alias	Information Visualization (en)
Abteilung	Visual Computing and Human-Centered Technology
Letzte Abhaltung	2023SS
Sprache	English
Mattermost	informationsvisualisierung0 • Register • Mattermost-Infos
Links	tiss:186143 , Homepage

Zuordnungen
Master Data Science	Wahlmodul VAST/EX - Visual Analytics and Semantic Technologies - Extension
Master Business Informatics	Wahlmodul DA/EXT - Data Analytics Extension
Master Visual Computing	Wahlmodul Advanced Visualization

Inhalt

Übung zu den Inhalten aus der Vorlesung Informationsvisualisierung VO.

Ablauf

Vier Übungen über das Semester verteilt, die ersten drei sind Einzelaufgaben, die vierte Übung wird in Zweiergruppen durchgeführt. Vorlesungen finden im Rahmen von Informationsvisualisierung VO statt.

SS23: There are only three exercises, all of them to be done in a team of 2.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

Es kann hilfreich sein, schon mal mit Python und d3 gearbeitet zu haben.

Vortrag

keinen

Übungen

SS20

1. Übung: Die Daten der Nationalratswahl 2019 waren gegeben und sollten in Python mit zwei einfachen Visualisierungen dargestellt werden. Die Visualisierungen konnten frei gewählt werden.

2. Übung: Mithilfe von d3 soll eine Karte von Österreich und ein Pie Chart erstellt und miteinander verlinkt werden.

3. Übung: Mithilfe von Python und Bokeh soll Data Cleaning durchgeführt und ein Biplot erstellt werden.

4. Übung: Eine kleine Datenanalyse soll durchgeführt und visualisiert werden. Die Daten können frei gewählt werden, es gibt nur ein paar wenige Einschränkungen.

Für die Übungen 1-3 gibt es ein Abgabegespräch, für Übung 4 eine Präsentation (5 Minuten).

Prüfung, Benotung

Es gibt keine Prüfung, die Benotung findet im Rahmen des Abgabegesprächs/der Präsentation statt.

Dauer der Zeugnisausstellung

Semester	Letzte Leistung	Zeugnis
SS20	25.06.2020	06.07.2020	(1,5 Wochen)

Zeitaufwand

Der Zeitaufwand ist abhängig vom Vorwissen und wieviel Arbeit man sich mit Aufgabe 4 machen will. Wer bereits mit d3 und python gearbeitet hat, wird unter den 1,5 ECTS an Zeitaufwand bleiben.

Unterlagen

Im TUWEL Kurs werden die benötigten Daten sowie Hinweise für die einzelnen Übungen zur Verfügung gestellt.

Tipps

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik