TU Wien:Information Visualization VU (Miksch)

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Ähnlich benannte LVAs (Materialien):

Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vortragende Markus Bögl• Silvia Miksch• Natkamon Tovanich
ECTS 6,0
Letzte Abhaltung 2025W
Sprache English
Mattermost information-visualization • Register • Mattermost-Infos
Links tiss:193187, eLearning
Zuordnungen
Masterstudium Data Science Modul VAST/FD - Visual Analytics and Semantic Technologies - Foundations (Pflichtfach)
Masterstudium Business Informatics Modul DA/EXT - Data Analytics Extension (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Logic and Computation Modul Information Visualization * (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Visual Computing Modul Information Visualization * (Gebundenes Wahlfach)


Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen, bitte nicht von TISS/u:find oder Homepage kopieren, sondern aus Studierendensicht beschreiben.

Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die LVA ist auf englisch.

Neben den Vorlesungen (ohne Anwesenheitspflicht) gibt es

  • 3 Einzel-Abgaben
    • für eine gibt es ein Abgabegespräch vor Ort
  • 2 Gruppen-Abgaben
    • für beide müssen Präsentationen vor Ort gehalten werden
  • Einen Multiple-Choice TUWEL-Test vor Ort

Man muss also 4 Mal anwesend sein.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

HTML, CSS, Javascript, Git

Englisch

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Individual Assignments
    • IA1 (mit Abgabegespräch): Eine Forschungsfrage zu einem Datensatz mit einer Visualisierung erarbeiten.
    • IA2: Zwei Visualisierungen mit unterschiedlichen Aussagen zu einer Forschungsfrage erstellen (truthful & deceptive)
    • IA3: Der eigene Teil des Gruppenprojekts, umgesetzt mit d3
  • Group Assignments
    • GA1 (mit Präsentation): Ein Proposal über Datensatz, Forschungsfragen und Entwürfe der Visualisierungen, die man im Gruppenprojekt umsetzen möchte.
    • GA2 (mit Präsentation): Das fertige Gruppenprojekt. Ein zusammenhängendes Visualisierungs-Projekt für einen Datensatz mit einer Visualisierung pro Mitglied, umgesetzt mit d3.

Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Es wird nicht nur auf die Komplexität der Visualisierungen wert gelegt, sondern auch darauf wie interessant/produktiv die Forschungsfrage ist, die man damit beantworten möchte.

WS25: Zum TUWEL Test kommen ca. 40 Fragen, davon 30-50% Altfragen. Theoretisch sind die >900 Folien + empfohlene Literatur Stoff, davon sind aber viele Konzepte recht eindeutig, solang man die Fachbegriffe kennt.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

WS25:

Die Individual Assignments können in wenigen Stunden erledigt werden, wenn man einfache Visualisierungen wählt. (zB. Barcharts)

d3.js ist anfangs etwas unintuitiv, dafür sollte man sich einen Nachmittag Zeit nehmen. (diverse KI Tools sind allerdings sehr gut in d3)

Der aufwendigste Teil ist das zusammenfügen der Einzelarbeiten in für das Gruppenprojekt, je nach Git und Debug Kenntnissen wären wieder 1-2 Nachmittage empfehlenswert.

Für den Test bin ich am Vorabend die Altfragen durchgegangen und hatte 71%.

Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wenn man von Anfang an eine Gruppe und ein Thema hat, kann man alle Abgaben im Bezug darauf machen.

Highlights / Lob[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen


Materialien

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