INTERACTIVE DATA VISUALISATION

Datenvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung komplexer Datensätze in leicht verständliche Darstellungen. Sie ermöglicht es Einzelpersonen, Unternehmen und Forschenden in ihren Daten Muster, Trends und Beziehungen zu entdecken. Die Beherrschung der Datenvisualisierung verbessert nicht nur die analytischen Fähigkeiten, sondern erhöht auch die Fähigkeit, Erkenntnisse auf visuell ansprechende Weise zu vermitteln, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und erfolgreichen Ergebnissen in verschiedenen beruflichen Kontexten führt.

Lernziele

In diesem Kurs lernen Teilnehmende eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen, von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexen Choroplethen, unter Verwendung von Plotly, einer leistungsstarken Python-Grafikbibliothek, die die Erstellung interaktiver, professioneller Grafiken und Diagramme ermöglicht. Teilnehmende lernen auch, Visualisierungen in Bezug auf Layout, Farbpalette, Interaktivität und mehr anzupassen. Schließlich werden Teilnehmende in Dash eingeführt, ein auf Plotly aufbauendes Python-Framework, das für den Aufbau intuitiver und anpassbarer webbasierter Dashboards entwickelt wurde.

Inhalt

Interaktive Datenvisualisierung mit Plotly

Plotly-Installation
Grundstruktur von Plotly-Figuren
Plotly Express versus Figure Objects
Balken- und Tortendiagramme
Histogramme
Boxplots
Linien-, Streu-, Blasen- und Mehrfachdiagramme
Heatmaps
Choroplethen

Visualisierungen anpassen

Anpassen von Spuren, Achsen, Legenden, Tooltip
Farbanpassung
Farbpaletten-Generierungstools
Hinzufügen von Annotationen

Erstellung von Dashboards mit Dash und Plotly

Dash und Jupyter-Dash installieren
Struktur und Erstellung einer Dash-Anwendung
Dash HTML-Layouts
Hinzufügen von Plotly-Visualisierungen
Hinzufügen von Interaktivität mit Dropdowns, Checklisten und Schiebereglern
Hinzufügen von Interaktivität mit DatePickerSingle und DatePickerRange
Dash Callback-Funktionen
Styling von HTML-Komponenten

Im Laufe des Kurses werden Teilnehmende verschiedene öffentliche Datensätze verwenden und Übungen im Unterricht durchführen.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Fachpersonal und Forschende, die häufig mit Daten arbeiten und lernen möchten, wie sie hochwertige und wirkungsvolle interaktive Datenvisualisierungen mit Open-Source-Software erstellen können.

Dieser Kurs ist gemäß § 10 (5) Berliner Bildungszeitgesetz (BiZeitG) anerkannt.

Teilnahmevoraussetzungen

Englisch auf B1-Niveau
Programmierkenntnisse in Python (insbesondere Datenmanipulation mit Pandas)
Laptop (kein spezifisches Betriebssystem erforderlich) + installiertes Python-Programm + Headset mit Mikrofon

Termine

Zurzeit keine Termine. Bitte kontaktieren Sie uns bei Interesse.

LEHRENDE*R

Dr. Dina Deifallah ist Dozentin für Data Science und Analytics an der Internationalen Hochschule für angewandte Wissenschaften (IUBH). Zudem arbeitet sie als Gastdozentin in der Summer and Winter School an der Technischen Universität Berlin und an der Universität Europa. Seit 2018 hat sie in verschiedenen Start-ups in Europa als Data Scientist und Data Science Coach gearbeitet. Sie promovierte im Bereich Kommunikationstechnik mit Schwerpunkt auf KI-Optimierungsalgorithmen und verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der akademischen Lehre.

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