t.BA.DS.VDSS.20HS (Visualisation and Data Science Storytelling) 
Modul: Visualisation and Data Science Storytelling
Diese Information wurde generiert am: 27.09.2021
Nr.
t.BA.DS.VDSS.20HS
Bezeichnung
Visualisation and Data Science Storytelling
Veranstalter
T IDP
Credits
4

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.08.2020
 

Kurzbeschrieb

Das Modul vermittelt Grundlagen zu Datenvisualisierung und Data Storytelling. Lerninhalte sind die visuellen Elemente, die Funktionen und Wirkkraft, die Analyse sowie die Interpretation von Datenvisualisierungen. In Praxisübungen lernen Sie, mit Datenvisualisierungen wirkungsvoll zu kommunizieren.

Modulverantwortung

Ruckstuhl, Andreas, rkst

Lernziele (Kompetenzen)

Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
Sie sind vertraut mit dem visuellen Repertoire von Datenvisualisierungen und Visualisierungstypen. F K1, K2
Sie können die Zielgruppe ihrer Visualisierung beschreiben. M, SO K33
Sie können den richtigen Visualisierungstyp für Ihre Botschaft auswählen. F K3
Sie können Datenvisualisierungen analysieren und ihre Stärken und Schwächen beurteilen. F, M K4
Sie können mögliche Wirkungseffekte einschätzen. F, M K4
Sie können selbst Datenvisualisierungen gestalten und das Ergebnis kritisch reflektieren. F, M, SE K5, K6
Sie können Datenvisualisierung mit Storytelling verbinden, d.h. Data Science Stories planen und umsetzen und diese effektiv in den entsprechenden Kommunikationskontext einbinden. F, M, SO, SE K5, K6

Modulinhalte

Visuelle Elemente und Visualisierungstypen; Erstellen von Personas; Einsatz und Wirkung von Datenvisualisierungen und Data Storytelling; Storyboarding und Gestalten von Datenvisualisierungen; Analyse, Interpretation und Evaluation von Datenvisualisierungen und Data Science Stories.

Lehrmittel/Materialien

Folien, Pflichtlektüre

Ergänzende Literatur

Feigenbaum, A. & Alamalhodaei, A. (2020). The Data Storytelling Workbook. Abingdon: Routledge.
Kirk, A. (2016). Data Visualisation. A Handbook for Data Driven Design. London: Sage.
Cairo, A. (2016). The truthful art: Data, charts, and maps for communication. Berkeley: New Riders.
Munzner, T. (2015). Visualization analysis and design. Boca Raton: Taylor & Francis.
Nussbaumer Knaflic, C. (2015). Storytelling with data. Hoboken: Wiley.

Zulassungs-voraussetzungen 

Keine

Unterrichtssprache

(X) Deutsch ( ) Englisch

Teil des Internationalen Profils

( ) Ja (X) Nein

Modulausprägung

Typ 3a
  Details siehe unter: T_RL_Richtlinie_Modulauspraegungen_Stundengutschriften

Leistungsnachweise

Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Studiensemester Kurzanalyse schriftlich 3000 Zeichen inkl. Leerzeichen Benotung 20%
Semesterendprüfung Projekt Data Science Story
(Teamarbeit möglich)
schriftlich max. 10 Seiten Benotung 80%

Bemerkungen

 

Rechtsgrundlage

Die Modulbeschreibung ist neben Rahmenprüfungsordnung und Studienordnung Teil der Rechtsgrundlage. Sie ist verbindlich. Eine in der ersten Unterrichtswoche des Semesters schriftlich festgehaltene und kommunizierte Modulvereinbarung kann die Modulbeschreibung präzisieren. Die Modulvereinbarung ersetzt nicht die Modulbeschreibung.
Kurs: Visualisation and Data Science Storytelling - Praktikum
Nr.
t.BA.DS.VDSS.20HS.P
Bezeichnung
Visualisation and Data Science Storytelling - Praktikum

Hinweis

  • Für das Stichdatum 02.08.2099 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.
Kurs: Visualisation and Data Science Storytelling - Vorlesung
Nr.
t.BA.DS.VDSS.20HS.V
Bezeichnung
Visualisation and Data Science Storytelling - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 02.08.2099 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.