Visual Data Analytics

Worum geht's

Du lernst die gesamte Visualisierungspipeline kennen — von Datenerfassung und -aufbereitung über Interpolation und Filterung bis zur Darstellung. Du verstehst Methoden der Information- und Scientific Visualization für 2D/3D Skalar- und Vektorfelder sowie Terrain-Rendering und kannst geeignete Techniken beurteilen und anwenden.

Was du danach kannst

• Visualisierungspipeline verstehen und anwenden
• Datenrepräsentationen und Gitterkonstruktion (z. B. Delaunay) kennen
• Interpolations- und Approximationsverfahren beherrschen
• Filter- und Faltungsverfahren anwenden
• Darstellungsverfahren für Skalarfelder (Farbgebung, Isolinien/-flächen, Volumenrendering) kennen
• Verfahren zur Vektorvisualisierung (Partikel, LIC, topologische Ansätze) anwenden
• Terrain-Rendering und adaptive Meshing-/hierarchische Datenrepräsentationen (Quadtree/Octree) einsetzen
• Visualisierungstools bewerten und für eigene Visualisierungen nutzen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung des fachlichen Wissens, Hinweise auf relevante Literatur und Beispiele zur Anwendung
• Praktische ÜbungenEinführung und Anwendung gängiger Visualisierungstools, Umsetzung kleiner Aufgaben zur Praxis

Lehrmethode

• VorlesungVermittlung von Grundlagen, Verweis auf Artikel und Demonstration von Anwendungsbeispielen
• Online-Demonstrationen/ TutorialsVorführung moderner Visualisierungstools und Erlernen ihrer Nutzung
• Praktische AufgabenAnwenden der Tools an 3D-Datensätzen und Einüben der Auswahl geeigneter Visualisierungstechniken