In einer zunehmend vernetzten Welt und einem technologischem Fortschritten in rasantem Tempo produzieren wir immer mehr Daten in immer kürzerer Zeit. Die Fähigkeit, diese Daten in Echtzeit zu sammeln und zu speichern, führt zu umfassenden Datensätze, die als Big Data bezeichnet werden. Doch nur wenn man in der Lage ist, diese umfangreichen und komplexen Daten zu lesen und zu verstehen, können sie einen Nutzen haben.
Durch die Visualisierung dieser Daten können komplexe Informationen in anschauliche und leicht verständliche Formate übersetzt werden. Somit spielt Datenvisualisierung eine zentrale Rolle in der Informationsgesellschaft: Sie verändert die Art und Weise, wie wir Daten verstehen, interpretieren und nutzen. Und genau deshalb steigen wir in diesem Projekt in die faszinierende Welt der Datenvisualisierung ein.
Im Mittelpunkt steht die Umsetzung eines Praxisprojekts, das die gesamte Datenpipeline von der Sammlung über die Analyse bis hin zur kreativen und ethischen Visualisierung in 2D, 3D und interaktiv umfasst. Darüber hinaus geht es um die Sensibilisierung für die grundlegenden Konzepte der Datenvisualisierung und diese zu erlernen und anzuwenden. Folgende Programme werden im Kurs gelehrt bzw. verwendet: Adobe Creative Suite, Blender und Processing.
Darüber hinaus werden folgende Themen behandelt:
- Einführung in Datenvisualisierungskonzepte
Verständnis für die Grundlagen der Datenvisualisierung entwickeln. - Datenaufbereitung und -analyse
Erlernen der notwendigen Fähigkeiten zur Aufbereitung von Daten für Visualisierungszwecke. - Praktische Anwendung von Tools und Software
Anwendung von geeigneten Tools und Software zur Erstellung ansprechender Datenvisualisierungen. - Designprinzipien und ästhetische Gestaltung
Vertiefung der Designprinzipien für Datenvisualisierungen, insbesondere im Hinblick auf ästhetische Gestaltung und die Übermittlung von Inhalten. - Visualisierungsformen
Erkundung verschiedener Visualisierungsformen wie Diagramme, Grafiken und Karten für sowohl statische als auch interaktive Darstellungen. - Fallstudien und Anwendungsbeispiele
Analyse von Fallstudien und Anwendungsbeispielen aus verschiedenen Bereichen, um praxisnahe Einblicke in die Anwendung der Datenvisualisierung zu gewinnen. - Ethik und Verantwortung
Auseinandersetzung mit ethischen Fragestellungen in Bezug auf Datenmanipulation und Repräsentationsgenauigkeit bei Datenvisualisierungen.
Termine
Die erste Veranstaltung findet am Donnerstag, den 10. Oktober 2024 um 14 Uhr im Projektraum statt.
0. SW | Donnerstag, 14 Uhr | Einführung und Vorlesung Teil I
0. SW | Freitag, 10 Uhr | Vorlesung Teil II und Hausaufgabe I
1. SW | Mittwoch, 9 Uhr | Präsentation Hausaufgabe I
1. SW | Donnerstag, 9 Uhr | Einführung in die Datensätze und Projektaufgabe I
1. SW | Donnerstag, 13 Uhr | Bearbeitung Projektaufgabe I (Skribbels)
2. SW | Mittwoch, 9 Uhr | Einführung Datenverarbeitung
2. SW | Donnerstag, 9 Uhr | Konsultation Projektaufgabe I und Präsentation Hausaufgabe I (Rest)
1. SW | Donnerstag, 13 Uhr | Konsultation Projektaufgabe I und Präsentation Hausaufgabe I (Rest)
Die restlichen Termine folgen.
Eine Anmeldung ist für die Studierenden des 2. Studienjahres nicht erforderlich.
Interessierte Studierende im Master und Gaststudenten wenden sich bitte rechtzeitig vor Kursbeginn an Prof. Scholz.
