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: Nutzerforschung
Nutzerforschung
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Software zur Datenvisualisierung
Kategorie: Designforschung
Designforschung
Kategorie: Menschenzentriertes Design
Menschenzentriertes Design
Kategorie: Präsentation der Daten
Präsentation der Daten
Kategorie: Benutzerfreundlichkeit
Benutzerfreundlichkeit
Kategorie: Prüfung der Benutzerfreundlichkeit
Prüfung der Benutzerfreundlichkeit
Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
Visualisierung (Computergrafik)
Kategorie: Quantitative Forschung
Quantitative Forschung
Kategorie: Datenvisualisierung
Datenvisualisierung
Kategorie: Gestaltungselemente und -prinzipien
Gestaltungselemente und -prinzipien
Kategorie: Benutzerzentriertes Design
Benutzerzentriertes Design
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Grafische und visuelle Gestaltung
Grafische und visuelle Gestaltung
Kategorie: Daten-Storytelling
Daten-Storytelling
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
91% of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
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
In diesem Kurs gibt es 3 Module
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:
MS in Datenwissenschaft: https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder MS in Computerwissenschaft: https://coursera.org/degrees/ms-computer-science-boulder
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.
Zusätzliche Ressourcen: Ethische Dimensionen der Visualisierungsforschung•10 Minuten
Für ein tieferes Verständnis der Rolle der Interaktion bei der Informationsvisualisierung•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 35 Minuten
KI-Politik-Quiz•5 Minuten
Woche 1 Quiz•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Stellen Sie sich vor•10 Minuten
Visualisierungsprojekt Teil 1: Finden Sie Ihre Daten•10 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
Einführung in Altair•60 Minuten
Interaktion in Altair implementieren•60 Minuten
Benutzerbedürfnisse
Modul 2•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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 Aufgabe1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
9 Videos•Insgesamt 110 Minuten
Aufgaben zur Visualisierung•13 Minuten
Aufgabenerhebung•16 Minuten
Grundlegende Designmethoden•12 Minuten
Design Studien•17 Minuten
Wahrnehmung Übersicht•6 Minuten
Vorschusslorbeeren•14 Minuten
Aufmerksamkeit & Suche•14 Minuten
Unsicherheit•11 Minuten
Ethische Fragen•8 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Ein Gestaltungsraum für Visualisierungsaufgaben•10 Minuten
Methodik von Designstudien: Überlegungen aus den Schützengräben und den Schornsteinen•10 Minuten
Überblick: Entwurf, Einführung und Analyse eines visuellen Document Mining Tools für Investigativjournalisten•10 Minuten
Kriterien für Rigorosität in der Visualisierungsdesign-Studie•10 Minuten
Über die Aussichten für eine Wissenschaft der Visualisierung•10 Minuten
Aufmerksamkeit und visuelles Gedächtnis bei Visualisierung und Computergrafik•10 Minuten
Warum Autoren Ungewissheit nicht visualisieren•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Woche 2 Quiz•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Visualisierungsprojekt Teil 2: Skizzieren Ihrer Daten•10 Minuten
Bewertung
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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 Aufgabe1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
7 Videos•Insgesamt 80 Minuten
Modul-Übersicht•2 Minuten
Bewertung Übersicht•8 Minuten
Einsicht definieren•12 Minuten
Qualitative Bewertung•16 Minuten
Experimentelle Auswertung Teil 1•14 Minuten
Experimentelle Auswertung Teil 2•17 Minuten
Bewertung Trade-Offs•11 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Empirische Studien zur Informationsvisualisierung: Sieben Szenarien•10 Minuten
Zur Messung von Visualisierungseinblicken•10 Minuten
Kriterien für Rigorosität in der Visualisierungsdesign-Studie•10 Minuten
Experimentelle Forschung im Bereich HCI•10 Minuten
Ein Entwurfsraum für bildwissenschaftliche Methoden für die Visualisierungsforschung•10 Minuten
Empirische Studien zur Informationsvisualisierung: Sieben Szenarien•10 Minuten
Evaluierung von Informationsvisualisierungen•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Woche 3 Quiz•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Visualisierungsprojekt Teil 3: Ein Plan für die Auswertung•10 Minuten
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Mögliche Abschüsse anzeigen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
¹Erfolgreiche Bewerbung und Einschreibung sind erforderlich. Es gelten die Zulassungsbedingungen. Jede Einrichtung legt die Anzahl der Credits fest, die durch die Absolvierung dieser Inhalte anerkannt werden und auf die Abschlussanforderungen angerechnet werden können, wobei bereits vorhandene Credits berücksichtigt werden. Klicken Sie auf einen bestimmten Kurs, um weitere Informationen zu erhalten.
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Die CU Boulder ist eine dynamische Gemeinschaft von Gelehrten und Lernenden auf einem der spektakulärsten College-Campus des Landes. AS eine von 34 öffentlichen US-Institutionen in der angesehenen Association of American Universities (AAU), haben wir eine stolze Tradition der akademischen Exzellenz, mit fünf Nobelpreisträgern und mehr als 50 Mitglieder der renommierten akademischen Akademien.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.7
43 Bewertungen
5 stars
79,06 %
4 stars
13,95 %
3 stars
4,65 %
2 stars
0 %
1 star
2,32 %
Zeigt 3 von 43 an
H
HM
5·
Geprüft am 16. Dez. 2023
Very Lively interaction from the mentor. Simplified explanations
L
LB
5·
Geprüft am 23. Jan. 2026
Not your basic data visualization course - very in depth and interesting with concepts that are fresh and new. Professor is very thorough and understandable.
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.
Kann ich Kurse belegen, die nicht auf der Liste stehen, um meine Studienanforderungen zu erfüllen?
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.
Wie kann ich ein Upgrade durchführen und Kredite von der CU Boulder erhalten?
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.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.