Modulhandbuch (Module manual)
| M.184.3323 Data Visualization | |
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| (Data Visualization) |
| Koordinator (coordinator): | Prof. Dr. Oliver Müller |
| Ansprechpartner (contact): | Prof. Dr. Oliver Müller (oliver.mueller[at]uni-paderborn.de) |
| Credits: | 5 ECTS |
| Workload: | 150 Std (h) |
| Semesterturnus (semester cycle): | SoSe |
| Studiensemester (study semester): | 3-6 |
| Dauer in Semestern (duration in semesters): | 1 |
| Lehrveranstaltungen (courses): | ||||||
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| Nummer / Name (number / title) |
Art (type) |
Kontaktzeit (contact time) |
Selbststudium (self-study) |
Status (P/WP) (status) |
Gruppengröße (group size) | |
| a) | K.184.33231 / Data Visualization | Seminar | 50 Std (h) | 100 Std (h) | P | |
| Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module): | ||||||
| Keine | ||||||
| Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites): |
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M.184.3321 Methoden der Data Science |
| Inhalte (short description): |
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Visuelle und interaktive Repräsentationen erleichtern die Exploration großer und komplexer Datensätze und helfen damit aus Rohdaten anwendbares Wissen zu extrahieren. In diesem Modul werden grundlegende und fortgeschrittene Techniken und Werkzeuge zur Erstellung effektiver Datenvisualisierungen vorgestellt. Über den Verlauf des Semesters werden in Fallstudien Visualisierungstechniken für verschiedene Arten von Daten (z.B. numerische Daten, Zeitreihen, Geodaten, Netzwerkdaten, textuelle Daten) sowohl anwendungsorientiert als auch theoretisch behandelt. Parallel arbeiten die Studierenden an einem eigenen Datenvisualisierungsprojekt, welches auch Inhalt der Modulprüfung ist. Die informationstechnische Umsetzung erfolgt mit der Programmiersprache R (insbesondere mit ggplot2 und Shiny). |
| Lernergebnisse (learning outcomes): |
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| Fachkompetenz Wissen (professional expertise): |
| Studierende... - kennen verschiedene grafische Darstellungsformen und können diese lesen und interpretieren |
| Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills): |
| Studierende... - extrahieren und transformieren Daten aus externen Quellen |
| Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills): |
| Studierende... - präsentieren den Fortschritt und die Ergebnisse ihres eigenen Projektes |
| Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously): |
| Studierende... - wählen selbstständig ein Thema für ihr Projekt aus |
| Prüfungsleistungen (examinations) | |||
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| Art der Modulprüfung (type of modul examination): Modulprüfung | |||
| Art der Prüfung (type of examination) |
Umfang (extent) |
Gewichtung (weighting) | |
| a) | Portfolio | 3-5 Datenvisualisierungen mit zugehörigen Texten | 100.00 % |
| Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements) |
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| Nein |
| Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations) |
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| Keine |
| Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points) |
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| Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist |
| Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade) |
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| Das Modul wird mit der doppelten Anzahl seiner Credits gewichtet (Faktor: 2) |
| Verwendung des Moduls in den Studiengängen (The module can be selected in the following degree programmes) |
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| B.Sc. International Business Studies, B.Sc. Wirtschaftsinformatik, B.Sc. Wirtschaftswissenschaften |
| Umfang QT (participation requirements): |
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| Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature): |
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| Teilnehmerbegrenzung (participant limit): |
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| Keine |
| Sonstige Hinweise (additional information): |
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DAS MODUL IST TEILNEHMERBEGRENZT - BITTE BEACHTEN!
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