Daten sind überall. Diagramme, Grafiken und andere Arten von Informationsvisualisierungen helfen den Menschen, diese Daten sinnvoll zu nutzen. Dieser Kurs befasst sich mit dem Design, der Entwicklung und der Bewertung solcher Informationsvisualisierungen. Durch die Kombination von Aspekten des Designs, der Computergrafik, der Informations- und Kommunikationstechnologie und der Datenwissenschaft werden Sie praktische Erfahrungen mit der Erstellung von Visualisierungen, der Verwendung von Explorationswerkzeugen und der Gestaltung von Datenerzählungen sammeln. Zu den Themen gehören nutzerzentriertes Design, webbasierte Visualisierung, Datenerkennung und -wahrnehmung sowie Design-Evaluierung. Dieser Kurs kann im Rahmen der CU Boulder-Abschlüsse MS in Data Science oder MS in Computer Science, die auf der Coursera-Plattform angeboten werden, angerechnet werden. Diese vollständig akkreditierten Studiengänge bieten gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen und Berufstätige. Erfahren Sie mehr:
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Grundlagen der Datenvisualisierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Wichtige Fähigkeiten für Data Science
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Danielle Szafir
6.554 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Kurs
(28 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Entwickeln Sie ein Toolkit für die Erkundung und Kommunikation komplexer Daten mithilfe von Visualisierungen
Erstellen Sie grundlegende Datenvisualisierungen mit einem ausgewählten Datensatz
Methoden zur Visualisierung von Daten zu vergleichen und zu verstehen, wie diese Methoden die Benutzer zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen können
Bewerten Sie, wie effektiv eine Visualisierung die Zieldaten vermittelt
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung Design
- Kategorie: Visualisierung von Daten mit Altair
- Kategorie: Aufgabenanalyse (Definieren Sie Elemente einer Datenanalyse und/oder eines Kommunikationsproblems)
- Kategorie: Benutzerorientiertes Design (Erstellen grundlegender Visualisierungen, die den Daten und den Bedürfnissen der Benutzer entsprechen)
Wichtige Details
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3 Quizzes
Kurs
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Empfohlene Erfahrung
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen des Visualisierungsdesigns kennen. Sie werden die wichtigsten Komponenten einer Visualisierung kennenlernen und erfahren, wie wir Daten mithilfe von Kanälen wie Farbe, Größe und Position effektiv darstellen und welche Grundregeln für eine ehrliche und effektive Visualisierung gelten. Außerdem erhalten Sie einen ersten Einblick in Altair, eine Python-Bibliothek zur schnellen Erstellung interaktiver Visualisierungen. Jede Woche umfasst entweder zwei Lektüren oder eine Lektüre und eine Notizbuchaktivität.
Das ist alles enthalten
13 Videos14 Lektüren1 Quiz2 Diskussionsthemen2 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die richtige Visualisierung für ein bestimmtes Szenario auswählen. Sie werden lernen, wie Sie die verschiedenen Arten von Fragen, die Menschen mit Visualisierungen stellen, verstehen und wie Sie Ihr Design auf diese Aufgabe abstimmen können. Das Modul behandelt die Grundlagen der Aufgabenanalyse, Methoden zur Aufgabenerhebung und Grundkenntnisse der visuellen Wahrnehmung für Design. Jede Woche umfasst auch zwei externe Lektüren oder eine Lektüre und eine Notizbuchaktivität.
Das ist alles enthalten
9 Videos7 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Wirksamkeit Ihrer Visualisierung bewerten können. Sie lernen sowohl qualitative als auch quantitative Ansätze zur Bewertung von Visualisierungen kennen und erfahren, wie Sie Schlüsselelemente für die Bewertung und Iteration isolieren können. Das Modul behandelt die Grundlagen der erkenntnisbasierten Bewertung, Interviewstudien sowie experimentelles Design und Analyse. Jede Woche umfasst auch zwei externe Lektüren oder eine Lektüre und eine Notizbuchaktivität.
Das ist alles enthalten
7 Videos7 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Colorado Boulder
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Starten Sie ihren Abschluss mit einem Vorsprung
Dieses Kurs ist Teil der folgenden Studiengänge von University of Colorado Boulder. Wenn Sie aufgenommen werden und sich angemeldet haben, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet und Ihr Fortschritt wird mit übernommen.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 16. Dez. 2023
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Häufig gestellte Fragen
Ein Cross-Listed-Kurs wird unter zwei oder mehr CU Boulder-Studiengängen auf Coursera angeboten. Zum Beispiel wird Dynamic Programming, Greedy Algorithms sowohl als CSCA 5414 für den MS-CS als auch als DTSA 5503 für den MS-DS angeboten.
- Sie können nicht für mehr als eine Version eines überkreuzten Kurses Punkte sammeln.
- Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, ob es sich um einen Cross-Listed-Kurs handelt.
- Ihr Zeugnis wird davon betroffen sein. Überschneidende Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Wir empfehlen Ihnen jedoch, die von Ihrem Studiengang angebotenen Kurse zu belegen (sofern verfügbar), um sicherzustellen, dass Ihr CU-Zeugnis den erheblichen Umfang der Kursarbeit widerspiegelt, die Sie direkt in Ihrem Heimatfachbereich absolvieren. Alle Kurse, die Sie in einem anderen Studiengang absolvieren, werden auf Ihrem CU-Zeugnis mit dem Kurspräfix des betreffenden Studiengangs aufgeführt (z.B. DTSA vs. CSCA).
- Die Programme können unterschiedliche Mindestanforderungen für die Zulassung und den Abschluss haben. Der MS-DS erfordert zum Beispiel ein C oder besser in allen Kursen für den Abschluss (und ein 3,0 Pathway GPA für die Zulassung), während der MS-CS ein B oder besser in allen Breitenkursen und ein C oder besser in allen Wahlkursen für den Abschluss erfordert (und ein B oder besser in jedem Pathway-Kurs für die Zulassung). Alle Programme verlangen, dass die Studenten für die Zulassung und den Abschluss einen kumulativen GPA von 3,0 erreichen.
Ja. Überkreuzte Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, welche Kurse auf der Liste stehen.
Sie können während jeder offenen Einschreibungsperiode ein Upgrade durchführen und die Studiengebühren bezahlen, um eine Anrechnung für << diesen Kurs / diese Kurse in dieser Specialization>> auf Graduate-Ebene der CU Boulder zu erhalten. Da << dieser Kurs / diese Kurse >> sowohl im MS in Computer Science als auch im MS in Data Science Programm aufgelistet sind, müssen Sie vor dem Upgrade festlegen, für welches Programm Sie die Credits erwerben möchten.
MS in Data Science (MS-DS) Credit: Um ein Upgrade auf die anrechenbare Data Science (DTSA)-Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> durchzuführen, verwenden Sie das MS-DS-Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Um auf die anrechenbare Computer Science (CSCA) Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> umzusteigen, verwenden Sie das MS-CS Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Programm für Sie am besten geeignet ist, sehen Sie sich die Websites der MS-CS und MS-DS Programme an und kontaktieren Sie datascience@colorado.edu oder mscscoursera-info@colorado.edu, wenn Sie noch Fragen haben.