Visual Analytics für raum-zeitliche Daten
Modulnummer: Q08-09
Englischer Titel: Visual Analytics for Spatio-Temporal Data
Leistungspunkte: 8
Lehrperson: Dransch/Sips
Empfohlene Vorkenntnisse
Für die Teilnahme am Praktikum sind Programmierkenntnisse notwendig.
Zwingende Voraussetzungen
Dieses Modul kann nur belegt und eingebracht werden, wenn nicht bereits das Modul Q5-10 (Visual Analytics) eingebracht wurde.
Inhalt
Visual Analytics nutzt Methoden der interaktiven Visualisierung, um aus großen, heterogenen Daten Informationen zu gewinnen.
Eine besondere Herausforderung stellt die Analyse von raum-zeitlichen Daten dar, wie sie beispielsweise von Sensornetzen oder Umweltsimulationsmodellen erzeugt werden.
Diese Daten zeichnen sich oft aus durch ein hohes Volumen, Heterogenität in den Skalen und der raum-zeitlichen Verteilung, sowie unterschiedliche Qualität.
Die Vorlesung gibt einen Überblick über Visual Analytics Konzepte und Methoden; der Schwerpunkt liegt dabei auf Methoden für raum-zeitliche und multivariate Daten.
Die Studierenden lernen Visualisierungs- und Interaktionstechniken sowie ein Vorgehensmodell zur Entwicklung aufgabenbezogener Visualisierung kennen.
In der Übung werden die Konzepte und Methoden aus der Vorlesung beispielhaft für verschiedene Fragestellungen und Daten vertieft und konkretisiert.
In dem Praktikum entwickeln die Studierenden selbständig ein Visual Analytics Konzept für eine konkrete Aufgabenstellung aus dem Deutschen GeoForschungsZentrum und implementieren es schrittweise in einem Prototyp.
Die Dozenten sind Informatiker und Experten für Datenvisualisierung, die am Deutschen GeoForschungsZentrum Methoden, Konzepte und Technologien für die Analyse raum-zeitlicher Daten entwickeln.
Das Praktikum wird zusätzlich von einem Geowissenschaftler begleitet. Er liefert eine praxisbezogene Fragestellung, zeigt Anforderungen auf und kommentiert die Lösung der Studierenden aus Anwendersicht.
Erforderliche Arbeitsleistungen für LP-Vergabe und Prüfungszulassung
- mündlich vorgetragene Lösungen zu Aufgaben
- Erstellung von Software
Lehrveranstaltungen
Vorlesung: 2 SWS
Übung: 1 SWS
Praktikum: 2 SWS
Zugeordneter Vertiefungsschwerpunkt
Algorithmen und Modelle: nein
Modellbasierte Systementwicklung: nein
Daten- und Wissensmanagement: ja
Ohne Vertiefungsschwerpunkt: nein
Sprache im Modul
Deutsch: ja
Englisch: ja
Angeboten für Studiengänge
M. Sc.: ja
M. Ed.: ja
Wirtschaftsmaster: ja
Angeboten im
Wintersemester: ja
Sommersemester: nein
Turnus
Jedes Jahr