Vorlesung: Visuelle Datenanalyse

Veranstaltung

  • Dozent(en):
  • Beginn: 2. April 2019
  • Zeiten: Di 10:00-11:30 und Mi. 10:30-12:00, INF/B-IT 0.109
  • Studiengang: B-IT Master Media Informatics , Master
  • Prüfungen: 10. Juli, 10:30-12:30

Übung

Beschreibung

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Die ständig wachsende Menge von gemessenen, simulierten, gesammelten und vorgehaltenen Daten macht die Fähigkeit, aus großen und komplexen Daten verlässliche Schlüsse zu ziehen heute mehr als je zuvor zu einer gefragten Schlüsselqualifikation. Das Ziel von Visualisierung ist es, Daten so aufzubereiten und grafisch darzustellen, dass daraus - im ganz wörtlichen Sinne - neue Einsichten über komplexe Phänomene ermöglicht werden.

Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die wichtigsten Konzepte und Methoden der visuellen Datenanalyse. Ihre Themen umfassen unter anderem: Farbe und Wahrnehmung, Visualisierung mehrdimensionaler Daten, Dimensionsreduzierung, Graphenvisualisierung, maschinelles Lernen und Visualisierung, Entwurfsprinzipien für Visualisierungen, sowie Methoden zur Darstellung von 3D-Volumendaten (z.B. medizinischen CT- oder MRT-Scans), Extraktion von Flächen aus Volumendaten, Visualisierung von Vektorfeldern (z.B. aus Simulationen der Computational Fluid Dynamics) sowie Tensorfeldern (z.B. aus modernen Neuroimaging-Verfahren).

Folien

Übungsaufgaben

Übung 1: Installation
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 138 KB)
Übung 2: Color
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 3.0 MB)
Übung 3: Multi-Dimensional-Visualization
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 784 KB)
Übung 4: Dimensionality-Reduction
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 188 KB)

Literatur

  • Alexandru C. Telea: Data Visualization - Principles and Practice, CRC Press, Second Edition, 2015
  • C.D. Hansen, C. Johnson: Visualization Handbook, Academic Press, 2004
  • B. Preim, C. Botha: Visual Computing for Medicine: Theory, Algorithms, and Applications,  Morgan Kaufmann, 2014 (externoffiziell online verfügbar über die Uni-Bibliothek)
  • K. Engel et al.: Real-Time Volume Graphics, A K Peters, 2006
  • C. Ware: Information Visualization. Perception for Design, Morgan Kaufmann, 3rd edition, 2013
  • M. Ward et al.: Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications.  CRC Press, 2010