Visual Analytics für raum-zeitliche Daten
Modulnummer: Q05-10
Englischer Titel: Visual Analytics for Spatio-Temporal Data
Leistungspunkte: 5
Lehrperson: Dransch
Empfohlene Vorkenntnisse
keine
Zwingende Voraussetzungen
keine
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. Dazu werden Beispiele aus dem Deutschen GeoForschungsZentrum herangezogen.
Erforderliche Arbeitsleistungen für LP-Vergabe und Prüfungszulassung
- schriftlich eingereichte und/oder mündlich vorgetragene Lösungen zu Aufgaben
- aktive Teilnahme
Lehrveranstaltungen
Vorlesung: 2 SWS
Übung: 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