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Modul 3

Visualisierung und Kommunikation der Analyseergebnisse

Überblick

Überblick

Studienziele Modul 3

Die Teilnehmenden kennen relevante Aspekte visuellen Wahrnehmungspsychologie und wenden die Grundsätze guter Visualisierung eigenständig an. Sie können Daten in Tabellen übersichtlich darstellen und setzen Übersichts- und Referenztabellen zweckgerichtet ein. Die Teilnehmenden stellen raumbezogene statistische Daten in thematischen Karten dar.

Sie kennen die Grundregeln der Kommunikation analytischer Ergebnisse, sind mit den Konventionen des Schreibens über Zahlen vertraut und können Risiko und Unsicherheit angemessen kommunizieren. Sie kennen die Bandbreite der von Heuristiken und Verzerrungen ausgehenden Gefahren und entwickeln vor diesem Hintergrund eine fundierte Skepsis – auch gegenüber KI-generierten Visualisierungen und Texten. Sie können Storytelling in konkreten Projekten anwenden.

Die Teilnehmenden lernen die kritische Nutzung KI-Werkzeugen in Zusammenhang mit kommunikativen Fragestellungen. Das durch Wahrnehmungspsychologie und Gestaltungsprinzipien geschärfte Urteilsvermögen bildet die Grundlage zur Beurteilung von KI-generiertem Output.

Technologisch werden verschiedene Grafiksysteme von R vorgestellt. Quarto dient als Integrationsplattform für Text, Code und grafische Elemente. Die Teilnehmenden werden ermutigt, R-Programme mithilfe von KI-Werkzeugen in Python zu übersetzen und dabei die konzeptionelle Übertragbarkeit zu reflektieren.

Zugangsvoraussetzungen

  • Abschluss eines Hochschulstudiums oder eines vergleichbaren Studiums an einer Berufsakademie (BA)
  • mindestens ein Jahr für die Weiterbildung geeignete Berufserfahrung
  • Interesse an der Teilnahme durch berufliche Erfahrungen in einem der Themenfelder (Vorverarbeitung, Datenanalyse, Ergebniskommunikation).

Detaillierte Informationen

Aufbau und Ablauf des Fernstudienkurses Data Science

Dauer:
8 Wochen
Beginn:
April 2027
Anmeldung:
jederzeit zum nächsten Beginn
Präsenztermine:
09. April 2027 ab 14:30 Uhr bis 10. April 16:00 Uhr

04. Juni 2027 ab 14:30 Uhr bis 05. Juni 16:00 Uhr
Start
Aprol 2027
Bewerbungsfrist
02. April 2027
Nutzungsentgelt
1.500 €
Studienkoordination
Gabriele Gessler, Dipl.-Ing.

Details

Lehrinhalte

  • Visuelle Wahrnehmung und Kriterien guter Visualisierung: Wahrnehmungspsychologie, Tufte-Prinzipien, Grammar of Graphics
  • Quarto: Integration von Text, Code und grafischen Elementen; reproduzierbare Analyseberichte
  • Quantitative Kommunikation: Schreiben über Zahlen, Wortschatz, Maßeinheiten und Standards.
  • Tabellen: Übersichts- und Referenztabellen, Lesestrategie
  • Statistische Karten
  • Kommunikation von Unsicherheit und Risiko
  • Visualisierung multivariater Daten
  • Heuristiken und Verzerrungen in der Ergebniskommunikation
  • Storytelling mit Daten

Abschluss

Hochschulzertifikat der Berliner Hochschule für Technik

(bei Absolvierung der modulbegleitenden Aufgaben und der Modulprüfung; 5 Creditpoints nach ECTS);
ansonsten Teilnahmebescheinigung

Downloadmaterial Data Science

Erfolgsgeschichten

Als Marktforscher hatte ich gewisse Vorkenntnisse in Statistik, wollte aber mit dem Zertifikatskurs Data Science meine Kenntnisse vor allem in Hinsicht auf Digitalisierung und Umgang mit Big Data aktualisieren, um mich auf dem Arbeitsmarkt für entsprechende Positionen zu qualifizieren. Insbesondere die intensive Anwendung der Programmiersprache R hat mir viel gebracht; als reiner Anwender bin ich der Programmierer-Denke etwas näher gekommen und habe vielfältige Möglichkeiten statistischer Datenanalyse kennengelernt. Der Kurs deckt ein ungemein breites Spektrum ab, das sicherlich auch für die unterschiedlichsten beruflichen Positionen Nutzen abwirft. Der Dozent Herr Dr. Lauf bringt die Inhalte mit großem Engagement und Sachverstand sehr verständlich näher, was bei mir auch eine gewisse Lernfreude ausgelöst hat. Es gibt unzählige Möglichkeiten und Anregungen, um Inhalte, die zur persönlichen Interessenlage oder zur persönlichen beruflichen Situation passen, zu vertiefen. Für mich hat der berufsbegleitende Aufbau von der zeitlichen Inanspruchnahme her funktioniert. Etwas zu kurz kommt meiner Meinung nach nur der interaktive Aspekt (sowohl Dozent-Student als auch die Studenten unter sich, was durch die coronabedingte Absage von Präsenzterminen natürlich noch einmal verstärkt wurde). Die Betreuung durch den Dozenten und durch das Fernstudieninstitut ließ jedoch keine Wünsche offen. „Coronabedingt“ hat sich für mich im alten Job einiges verändert, so dass meine beruflichen Veränderungspläne etwas zurückgestellt sind, aber meine Ausbeute an Bewerbungsgesprächen hatte sich (vor Corona) allein mit dem Vorweisen der beginnenden Zusatzqualifikation merklich verbessert, so dass ich die Weiterbildung jetzt als gute Absicherung für schwierige Zeiten auf dem Arbeitsmarkt sehe. Ich kann den Kurs also guten Gewissens allen empfehlen, die wie ich in relativ kurzer Zeit möglichst viel über Data Science lernen wollen

Michael S.

August 2020

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Beratung

Sabine Braun, M.A.

Berliner Hochschule für Technik
Fernstudieninstitut Berlin
Haus Bauwesen, D K36
Luxemburger Str. 10
13353 Berlin

030 4504-6018

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