InfoVIS

This course is offered in summer semester and only in presence.

The course is organized into the following learning units
- Data types and Colors
- Multivariate Data
- Networks
- Hierarchies
- Text Visualization
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B.Sc. Informatik
M.Sc. Informatik
B.Sc. Data Science
M.Sc. Information and Communication Technology
M.Sc. Artificial Intelligence
M.Sc. Internationale Wirtschaftsinformatik / International Information Systems
M.A. Digital Humanities
B.A.(2 Fächer) Computerlinguistik

Roberto Grosso

Roberto Grosso

Roberto.Grosso@fau.de

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Informationsvisualisierung (InfoVIS)

Vorlesung

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Due to the rapid development of information technology, we are confronted with an unprecedented flood of data. Information visualization deals with the graphical representation of abstract data without spatial structure. Abstract data visualization uses visual metaphors and interaction to extract information from the data. Typical application scenarios are analyzing financial transactions or social networks, geography, text analysis, or visualization of software source code. In this lecture, different techniques are presented to visualize different data types. In particular, the following topics are covered:

• Colors and Color Models
• Data Types
• Multivariate Data
• Networks (Graphs) and time dependent Networks
• Hierarchies 
• Text visualization

Information Visualization

• Robert Spence: Information Visualization: Design for Interaction
• Stuart K. Card, Jock Mackinlay, Ben Shneiderman: Readings in Information Visualization – Using Vision to Think
• Benjamin B. Bederson, Ben Shneiderman: The Craft of Information Visualization – Readings and Reflections
• Tamara Munzner: Visualization Analysis and Design
• Colin Ware: Information Visualization, Perception for Design (third edition)
• Ricardo Mazza: Introduction to Information Visualization
• Robert Spence: Information Visualization - An Introduction

Networks

• Network theory
  • Graph Theory, Reinhard Diestel
  • Graphentheorie, Peter Tittmann
  • Graphs, Networks and Algorithms, Dieter Jungnickel
• Network analysis
  • Networks, 2nd Edition, Mark Newman
  • Graph Theory and Complex Networks: An Introduction, Maarten van Steen

Die Studierenden Wissen

• zählen Datentypen der Informationsvisualisierung auf
• nennen Techniken zur Visualisierung unterschiedlicher Datentypen der Informationsvisualisierung
• beschreiben Anwendungsfällen für die unterschiedlichen Datentypen der Informationsvisualisierung

Verstehen

• stellen Algorithmen der Informationsvisualisierung dar und erläutern ihre Eigenschaften, Vorteile und Nachteile
• illustrieren Techniken zu Auswertung und Analyse von Daten der Informationsvisualisierung
• implementieren die vorgestellten Algorithmen in JavaScript

Anwenden

• wenden Algorithmen zur Visualisierung unterschiedlichen Daten an
• erklären und charakterisieren Techniken der Informationsvisualisierung
•  

Analysieren

• klassifizieren Algorithmen zur Visualisierung multivariater Daten, Netzwerke, Hierarchien und Text und erklären ihrer Funktionsweise
• erkunden die Effizienz der vorgestellten Algorithmen für unterschiedlichen Anwendungsmöglichkeiten

Evaluieren

• bewerten Anwendbarkeit und Performance spezieller Algorithmen der Informationsvisualisierung
• vergleichen Methoden zur Analyse und Auswertung von Daten der Informationsvisualisierung
• überprüfen die Anwendbarkeit der diskutierten Techniken für unterschiedliche, speziell ausgewählten Fälle

» Nicht erfüllt

Informationsvisualisierung (InfoVIS)

2

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