LFU:online

Optimierung von wissenschaftlichen Datenvisualisierungen für Publikationen, Vorträge und Poster.

Einführung in graphische Konzepte für Datenvisualisierung

Kriterien zur Optimierung wissenschaftlicher Datenvisualisierungen

Farben und Farbskalen

Darstellung multidimensionaler Daten und Zeitreihen

Konzept der „kleinen Multiplen“

Verschiedene Beispiele (Daten mit statistischen Unsicherheiten, Korrelationen, Verteilungen)

Python und entsprechende Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn)

Illustration Software (Inkscape)

Präsentation eines Visualisierungsprojektes

William Cleveland: The elements of graphing data

William Cleveland: Visualizing data

Edward Tufte: The visual display of quantitative information

BSc.

Programmierkenntnisse in Python