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Liebe Studierende,
um die Ausbreitung des Coronavirus zu verlangsamen und uns alle zu schützen, ist der Beginn der Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2020 verschoben. Der Lehrbetrieb in Präsenzform wird mit sofortiger Wirkung ohne Ausnahme eingestellt. Die Lehr- und Arbeitsräume für Studierende sind geschlossen. Detaillierte Hinweise entnehmen Sie bitte unserer Corona-Website: www.uni-weimar.de/coronavirus
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Ihr Dezernat Studium und Lehre

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SoSe 2020

Time-Series Data on Large Touch-Displays - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Projekt SWS 10
Veranstaltungsnummer 419210032 Max. Teilnehmer/-innen 5
Semester WiSe 2019/20 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus einmalig
Hyperlink  
Sprache deutsch/englisch


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Fröhlich, Bernd, Prof., Dr.rer.nat.
Riehmann, Patrick , Dr.rer.nat.
Reibert, Joshua , Master of Science
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 12
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 11 - 15
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 16 - 15
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 17 - 15
Bachelor Medieninformatik (B.Sc.), PV 29 - 15
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 15
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 15
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 15
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 15
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 15
Zuordnung zu Einrichtungen
Systeme der Virtuellen Realität
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Zeitreihendaten sind eine der häufigsten Datenformen in der Visualisierung. Sie entstehen, wenn Werte über die Zeit gemessen oder simuliert werden. Diese Art von Daten wird in einer Vielzahl von Bereichen wie Finanzen, Wirtschaft und Wissenschaft verwendet. Gängige Visualisierungstechniken wie Liniendiagramme funktionieren gut für wenige Zeitreihen, aber werden für eine größere Anzahl schnell unübersichtlich. Daher werden üblicherweise small multiples von Linien- oder Flächendiagrammen verwendet, die ausreichend Platz und Auflösung erfordern.
In diesem Projekt werden wir Visualisierungen für Zeitreihen entwickeln, mit denen auf hochauflösenden Touch-Displays auch große Datensätze schnell erfasst werden können. Während die Menge an Pixeln hilft, mehr Informationen auf einmal anzuzeigen, bedarf es Interaktionstechniken, um wirklich neue Einblicke in die Daten zu erlangen. Touch ist dafür die intuitivste und direkteste Eingabemethode. Aber mit zunehmender Displaygröße können nicht einfach von Mobilgeräten bekannte Interaktionstechniken übertragen werden. Stattdessen müssen wir intuitive und effektive Touch-Interaktionsmethoden entwickeln, die sowohl die Reichweite der Benutzenden erweitern als auch Präzision erhalten.
Während des Projekts werden Sie lernen, wie man große Zeitreihen lädt, transformiert und verwaltet sowie leistungsstarke Visualisierungen und Interaktionstechniken entwirft, implementiert und evaluiert. Darüber hinaus arbeiten Sie mit Touch-Input und speziell daran, die damit verbundenen Einschränkungen auf großen Displays zu überwinden.

engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Time-series data is one of the most common forms of data for visualization tasks. It arises when samples are measured or computed over time. This kind of data is used in a wide range of domains such as finance, business and science. Common visualization techniques like line charts work well for few time-series plots but quickly clutter for a larger number. A common technique to overcome this limitation is to display small multiples of line or area charts which require sufficient display space and resolution.
In this project we will develop time-series visualizations that utilize high-resolution, touch-enabled displays to make even large datasets quickly graspable. While the pixel count helps to display more information at a time, interaction is required to really explore the data. Touch is the most intuitive and direct input method. But with increasing display size, one cannot simply apply common interaction techniques known from mobile devices. Instead we have to develop intuitive and effective touch interaction methods that extend the users’ range while retaining precision.
During the project you will learn how to load, transform and handle large time-series as well as design, implement and evaluate high-performance visualizations and interaction techniques. Furthermore, you will work with touch input and tackle its limitations on large displays.

Bemerkung

Ort und Zeit werden zur Projektbörse bekannt gegeben.

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Time and place will be announced at the project fair.

Voraussetzungen

Erfolgreicher Abschluss des Kurses "Visualization" und grundlegende Kenntnisse in OpenGL, C++ und Python sind wünschenswert.

Leistungsnachweis

aktive Mitarbeit im Projekt, 2-3 Vorträge, Abschlusspräsentation

Zielgruppe

B.Sc. Medieninformatik

M.Sc. Medieninformatik / Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Human-Computer Interaction


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2019/20 , Aktuelles Semester: SoSe 2020

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