Nummer BIOINF4364 (entspricht BIO-4364) |
Titel Visualization of Biological Data |
Lehrform(en) Vorlesung, Übung |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Mündliche Prüfung (bei großer Teilnehmerzahl Klausur) |
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Inhalt | Da biologische Datensätze immer größer und komplexer werden, bewegen wir uns mehr und mehr von einem hypothesengesteuerten Forschungsparadigma zu einem datengesteuerten. Infolgedessen ist die visuelle Erkundung dieser Daten noch wichtiger geworden als in der Vergangenheit. Ziel dieses Vortrags ist es, die Teilnehmer mit modernen Methoden der Informationsvisualisierung und Visual Analytics vertraut zu machen. Die Informationsvisualisierung befasst sich mit Methoden zur Visualisierung abstrakter Daten, die keine inhärente räumliche Struktur aufweisen (die Visualisierung räumlicher Daten wird in INF3145 - Scientific Visualization behandelt). In der Vorlesung wird die Anwendung dieser Methoden auf biologische Daten anhand praktischer Beispiele vermittelt und in den Tutorien praktisch geübt. Fragen wie "Was ist Datenvisualisierung?", "Was ist Visual Analytics?" und "Wie können wir (biologische) Daten visualisieren, um einen Einblick in sie zu gewinnen, so dass Hypothesen generiert oder erforscht und weitere gezielte Analysen definiert werden können?" werden diskutiert. Es werden keine Vorkenntnisse in Biologie vorausgesetzt, d.h. die Vorlesung ist auch für Studierende aus anderen Fachrichtungen wie Informatik oder Medien-/Medizininformatik geeignet. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden verstehen den Prozess der visuellen Analyse. Sie kennen grundlegende Methoden der Informationsvisualisierung und die "Do's" und "Don'ts" der Visualisierung. Sie kennen Methoden zur Visualisierung verschiedener biologischer Daten wie Genomik- oder Transkriptomikdaten. Sie sind in der Lage, je nach Art der Daten und der gegebenen Analyseaufgabe geeignete Visualisierungen auszuwählen. Die Studierenden sind in der Lage, in kleinen Teams komplexe, interaktive Visual-Analytics-Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln. |
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Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Vorlesung
V
o
2
4.0
MP
30
b
100
Übung
Ü
o
2
2.0
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Krone | |
Literatur / Sonstiges | Lecture slides will be provided for download. Tamara Munzner ‘Visualization |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | derzeit nicht geplant | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIO-BIO, INFO-INFO, INFO-PRAK, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDI-MEDI, MEDI-VIS, MEDZ-BIOMED, ML-CS |