Modulhandbuch (Module manual)

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M.184.3323 Data Visualization
(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):
	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		50 Std (h)	100 Std (h)	P
Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module):
Keine

Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites):
M.184.3321 Methoden der Data Science

Inhalte (short description):
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 Python. Die Veranstaltungen finden regelmäßig in der Vorlesungszeit statt. Das Modul beinhaltet keine Abschlussprüfung, sondern Modulteilprüfungen (3 Datenvisualisierungen mit zugehörigen Texten) während der Vorlesungszeit.

Inhalte (short description):

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 Python.

Die Veranstaltungen finden regelmäßig in der Vorlesungszeit statt. Das Modul beinhaltet keine Abschlussprüfung, sondern Modulteilprüfungen (3 Datenvisualisierungen mit zugehörigen Texten) während der Vorlesungszeit.

Lernergebnisse (learning outcomes):

Fachkompetenz Wissen (professional expertise):
Studierende... - kennen verschiedene grafische Darstellungsformen und können diese lesen und interpretieren - kennen die Vor- und Nachteile verschiedener grafischer Darstellungsformen - wählen grafische Darstellungsformen je nach Aufgabenstellung und Datentyp aus
Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills):
Studierende... - extrahieren und transformieren Daten aus externen Quellen - bereiten Daten für die Visualisierung vor - visualisieren strukturierte und unstrukturierte Daten - erstellen interaktive Visualisierungen
Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills):
Studierende... - präsentieren den Fortschritt und die Ergebnisse ihres eigenen Projektes - evaluieren den Fortschritt und die Ergebnisse anderer Projekte und geben konstruktives Feedback
Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously):
Studierende... - wählen selbstständig ein Thema für ihr Projekt aus - definieren den Umfang ihres Projektes und überwachen und kontrollieren den Projektfortschritt über den Verlauf des Semesters

Prüfungsleistungen (examinations)
Art der Modulprüfung (type of modul examination): Modulteilprüfungen
	Art der Prüfung (type of examination)	Umfang (extent)	Gewichtung (weighting)
a)	Projektarbeit	1. Datenvisualisierung mit zugehörigen Texten (Mitte Mai)	20.00 %
b)	Projektarbeit	2. Datenvisualisierung mit zugehörigen Texten (Mitte Juni)	30.00 %
c)	Projektarbeit	3. Datenvisualisierung mit zugehörigen Texten (Mitte Juli)	50.00 %

Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements)
Nein

Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations)
Keine

Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points)
Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist

Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade)
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)
B.Sc. International Business Studies, B.Sc. Wirtschaftsinformatik, B.Sc. Wirtschaftswissenschaften

Umfang QT (participation requirements):

Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature):

Teilnehmerbegrenzung (participant limit):
10 Personen

Sonstige Hinweise (additional information):
BITTE BEACHTEN! Dieses Modul ist kapazitativ auf 10 Teilnehmer/innen begrenzt. Bitte beachten Sie die Hinweise zu kapazitativ-begrenzten Modulen im Bereich „Studium" auf den Seiten der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Studierende melden sich für das Modul in PAUL an und müssen sich zusätzlich direkt beim Lehrstuhl bewerben. Bitte senden Sie Ihre Bewerbung, bestehend aus einem kurzen Motivationsschreiben, und Angaben zu Semester und einem aktuellen Notenauszug (Screenshot PAUL) per E-Mail an DataAnalytics@wiwi.upb.de. Die Auswahl der Teilnehmer erfolgt unmittelbar nach Ende der 1. Anmeldephase (bzw. unmittelbar nach Ende der Revisionsphase für kapazitativ-begrenzte Module) durch den Lehrstuhl. Es wird nur unter denjenigen Studierenden ausgewählt, die sich in PAUL für das Modul angemeldet und eine vollständige Bewerbung an den Lehrstuhl gesendet haben! Zu Beginn der Vorlesungszeit findet eine Einführungsveranstaltung statt, in der wichtige Informationen zum Modul bekannt gegeben werden. Die Teilnahme wird dringend empfohlen, auch wenn Studierende zu dem Zeitpunkt noch keine Zulassung zu dem Modul haben.

Sonstige Hinweise (additional information):

BITTE BEACHTEN!

Dieses Modul ist kapazitativ auf 10 Teilnehmer/innen begrenzt. Bitte beachten Sie die Hinweise zu kapazitativ-begrenzten Modulen im Bereich „Studium" auf den Seiten der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften.

Studierende melden sich für das Modul in PAUL an und müssen sich zusätzlich direkt beim Lehrstuhl bewerben. Bitte senden Sie Ihre Bewerbung, bestehend aus einem kurzen Motivationsschreiben, und Angaben zu Semester und einem aktuellen Notenauszug (Screenshot PAUL) per E-Mail an DataAnalytics@wiwi.upb.de.

Die Auswahl der Teilnehmer erfolgt unmittelbar nach Ende der 1. Anmeldephase (bzw. unmittelbar nach Ende der Revisionsphase für kapazitativ-begrenzte Module) durch den Lehrstuhl. Es wird nur unter denjenigen Studierenden ausgewählt, die sich in PAUL für das Modul angemeldet und eine vollständige Bewerbung an den Lehrstuhl gesendet haben!

Zu Beginn der Vorlesungszeit findet eine Einführungsveranstaltung statt, in der wichtige Informationen zum Modul bekannt gegeben werden. Die Teilnahme wird dringend empfohlen, auch wenn Studierende zu dem Zeitpunkt noch keine Zulassung zu dem Modul haben.

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