Datenlebenszyklus

In wenigen Schritten mit Daten zu aussagekräftigen Ergebnissen? Der DatenlebenszyklusDatenlebenszyklusDer Datenlebenszyklus beschreibt den gesamten Lebensweg von Daten, von ihrer Erfassung bis zur Archivierung oder Löschung. Er umfasst Phasen wie Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung, -analyse und -archivierung. Ein gutes Management des Datenlebenszyklus hilft Organisationen, ihre Daten effizient zu nutzen und Datenschutzrichtlinien einzuhalten. Das Civic Data Lab hat ein angepasste Modell passend für zivilgesellschaftliche Projekte entwickelt. gibt Euch einen Überblick: von der Planung bis zur Umsetzung. Klickt Euch durch die interaktive Grafik und erfahrt, was bei der Verarbeitung von Daten wichtig ist.

Daten visualisieren

Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte. Eine gute DatenvisualisierungDatenvisualisierungDatenvisualisierung beschreibt die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Sie umfasst Methoden und Techniken zur Erstellung von Diagrammen, Grafiken und interaktiven Visualisierungen, um Muster und Trends in Daten schnell erkennen zu können. Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und fördert das leicht zugängliche Verständnis komplexer Zusammenhänge. ist entscheidend, Eure Aussage verständlich zu kommunizieren und inhaltlich zu unterstreichen. Behaltet Eure Zielgruppe im Blick und konzentriert Euch auf Eure Kernaussagen.

Leitfragen

  • Wie visualisiere ich die Daten ansprechend für die Zielgruppe?

Mehr zu Visualisieren

  • Welche Visualisierung passt zu meiner Fragestellung und zu meiner DatenanalyseDatenanalyseDatenanalyse ist der Prozess der (systematischen) Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie umfasst Techniken wie deskriptive, explorative und inferentielle Analysen und unterstützt datenbasierte Entscheidungen. Datenanalyse findet Anwendung in Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Marketing und Wissenschaft. Deskriptiv: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Deskriptives Vorgehen: Die beschreibende Statistik hat zum Ziel einen Überblick über die Daten zu bekommen. Dabei wird vor allem mit (Häufigkeits-)Tabellen gearbeitet oder Kennwerten wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Varianz berechnet. Exploratives Vorgehen: Bei der als auch erforschenden Statistik bezeichneten Methode, steht die Sammlung von Information im Vordergrund zudem es bisher kein oder wenig Wissen gibt. Es werden zum Beispiel noch keine Hypothesen aufgestellt. Inferentielle Statistik: Auch als schließende Statistik bezeichnet, beschreibt den statistischen Prozess, von den Ergebnissen einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen.?
  • Brauche ich eine einfache (statische) Darstellung oder eine dynamisch-interaktive Darstellung?
  • Welche Tools möchte ich für die Visualisierung nutzen?
  • Welche Vorgaben für die Visualisierung ergeben sich aus der Analyse?
  • Was will ich hervorheben?
  • Welche Visualisierung passt zu der Zielgruppe meiner Kommunikationsstrategie?
  • Auf welchen Kanälen wird die Visualisierung platziert?
Übergangswelle

Kompetenzlevel

Ihr möchtet wissen, wo Ihr steht und wie Ihr weiterlernen könnt? Schätzt Eure Vorerfahrung anhand der drei Level ein und erhaltet Lernempfehlungen, um ins nächste Level aufzusteigen.

Anfänger*in

  • hat unterschiedliche Datenvisualisierungen schon mal gesehen
  • verwendet hauptsächlich  Balken- und Kuchendiagrammen
  • hat Unsicherheiten bei der Auwahl einer geeigneten Visualisierungsart. Wählt  diese nach Gefühl oder Optik aus.
  • nutzt auch den analogen Weg, um Daten zu visualisieren
  • kennt für die Umsetzung von Visualisierungen vor allem Excel und wenige alternative Tools

Unsere Lernempfehlungen

  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • 3 - 5 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • Zertifikat

E-Learning “Datenvisualisierung und Storytelling” vom Civic Data Lab

In diesem E-Learning des Civic Data Lab lernst Du verschiedene Möglichkeiten kennen, Daten in überzeugende Visualisierungen und spannende Geschichten zu verwandeln. Ob für Reporting, Fundraising oder Wirkungskommunikation – so kannst Du Deine Argumente datenbasiert bestens stützen. Der Kurs bietet einen Einstieg und neben Theorie viele praktische Übungen zu Datenvisualisierung und Storytelling. Am Ende des Kurses hast Du eine eigene Datenstory geschrieben und mit Visualisierungen illustriert.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • CC-BY 4.0

Leitfaden: Datenvisualisierungen kritisch lesen

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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Datenvisualisierung – Eine Einführung

Datenvisualisierungen gibt es schon fast so lange wie die Menschheit selbst. Seitdem Zahlen entdeckt wurden, haben Menschen danach gestrebt, komplexe Zusammenhänge einfach und verständlich darzustellen. In diesem ausführlichen Blogbeitrag von Datenexperte Matthias Süßen erhältst Du einen perfekten Einstieg in die Kunst, Daten anschaulich und wirkungsvoll zu visualisieren.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Video
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • CC-BY-SA 4.0

Was ist Datenvisualisierung?

In diesem Video erklärt PD Dr. Malte Persike von der RWTH Aachen die Grundlagen der Datenvisualisierung. Er geht darauf ein, was Datenvisualisierung eigentlich ist und welche unterschiedlichen Formen und Diagrammtypen es gibt – vom viel diskutierten Kuchendiagramm bis zu Karten und Balkendiagrammen.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Praxistipp: Für jede Botschaft das richtige Bild

Karten, Balkendiagramme, Liniendiagramme – oder das medial verschriene Kuchendiagramm? Was machst du aus den Daten, die dir im täglichen Leben begegnen? Und wie kannst du die verschiedenen Diagrammtypen für dich nutzen, um die Botschaften, die du vermitteln möchtest, in Szene zu setzen? In diesem Blogeintrag erhältst du Tipps, wie du für deine Daten die passende Visualisierung findest. Erfahre, welche Darstellungsformen sich für welche Zwecke eignen und wie du die verschiedenen Diagrammtypen gezielt einsetzt, um deine Informationen überzeugend zu präsentieren.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Praxistipp: Warum Datenvisualisierungen wichtig sind

Der Blogartikel gibt Euch einen Einblick, wie sich mit visualisierten Daten komplexe Botschaften leicht verständlich, übersichtlich und überzeugend vermitteln lassen. Ihr erfahrt, wie Monitoring-Dashboards dabei helfen, Projektfortschritte zu visualisieren und schnell auf Veränderungen zu reagieren. Anhand von Beispielen sehr Ihr, wie Daten zu Mitgliedszahlen, Feedback und geographischer Verteilung aufbereitet und interpretiert werden können. Visualisierungen erleichtern zudem die Berichterstattung und die Öffentlichkeitsarbeit für soziale Projekte.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Video
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • CC-BY 4.0
  • Erklärvideo

Erklärvideo – Was ist Datenvisualisierung?

Dieses Video vermittelt die Grundlagen der Datenvisualisierung. Es erklärt, was Datenvisualisierung ist, welche Aspekte bei der Interpretation zu beachten sind und wie man effektive eigene Visualisierungen erstellt. Der Inhalt umfasst Definition, Interpretationstechniken, Erstellungstipps und häufige Fallstricke. Das Video eignet sich sowohl für Einsteiger*innen als auch für diejenigen, die ihre Fähigkeiten in der Datenvisualisierung verbessern möchten.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Crashkurs Datenvisualisierung mit Excel und DataWrapper

Entdeckt die Welt der Datenanalyse und -visualisierung. Am Beispiel der Fragestellung „Gibt es in Zürich mehr Hunde als Kleinkinder?“ lernt ihr, wie ihr mit Excel und Datawrapper Open Data analysiert und präsentiert. Erwerbt praktische Fähigkeiten zur Faktenüberprüfung und zur Erstellung interaktiver Webgrafiken – alles mit leicht zugänglichen Tools.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in

Video-Tutorials zur Datenvisualisierung mit Datawrapper

In der Online-Tutorial-Reihe präsentiert Lisa Charlotte Rost von der Firma Datawrapper die Grundprinzipien der Datenvisualisierung und demonstriert, wie man diverse Typen von Visualisierungen mit dem Datawrapper-Online-Tool erstellen kann. Achtung: Die Zielgruppe bezieht sich speziell auf die Berliner Verwaltung, aber die Inhalte sind universell gültig und für andere Zielgruppen ebenfalls interessant.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Anfänger*in
  • englisch

From Data to Viz

From Data to Viz hilft einem passende Diagrammtypen basierend auf dem eingegebenen Datenformat zu identifizieren. Ein Entscheidungsbaum führt zu potenziell geeigneten Visualisierungen. Sobald passende Grafiken identifiziert sind, hilft data-to-viz.com bei der Auswahl der besten Option. Es gibt dort auch Hinweise auf häufige Fehler, die es zu vermeiden gilt, sowie reproduzierbare Code-Snippets in R.
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Fortgeschrittene*r

  • kann Pivot-Tabellen, Zusammenfassungen, Histogramme, Boxplots zur Visualisierung einsetzen, überwiegend beschreibend und statisch
  • kann auf Basis der Informationen, die dargestellt werden sollen verschiedene geeignete Visualisierungen erstellen z.B. zeitbezogene Daten als Liniendiagramme
  • kennt neben Excel auch weitere einfache Tools zur Datenvisualisierung wie z.B. datawrapper, rawgraphs, codap, Orange
  • Achtet bei der Visualisierung auf Design und Leserlichkeit der Daten
  • Nutzt Visualisierungen, um Textanteile zu reduzieren und verwendet dieselben Visualisierungen für unterschiedliche Zielgruppen
  • Dekodierung: kann Visualisierungen von Anderen kritisch hinterfragen

Unsere Lernempfehlungen

  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Lernmaterialen, Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch
  • Lernplattform

Open Visualisation Academy

Die Open Visualization Academy bietet frei zugängliche Lernmaterialien rund um Informationsdesign und Datenvisualisierung. In Kursen, Artikeln und Beispielen lernst du, wie Daten verständlich, ansprechend und wirkungsvoll dargestellt werden können. Das Angebot eignet sich besonders für alle, die Daten nicht nur analysieren, sondern auch besser kommunizieren möchten.
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  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • Kostenpflichtig
  • englisch

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen zu erstellen ist eine wichtige Fähigkeit für Data Scientists. Dieser Kurs führt in die Grundlagen der Datenvisualisierung mit dem beliebten R-Paket ggplot2 ein. Ihr lernt die Prinzipien guter Visualisierungen kennen, erfahrt, wie die Grammar of Graphics Konzepte in ggplot2 umgesetzt werden, und setzt euch mit den drei essenziellen Ebenen für das Erstellen von Plots auseinander. Am Ende des Kurses könnt Ihr komplexe explorative Plots erstellen und Eure Daten flexibel und professionell darstellen.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch

Handout: 10 tips for visualizing data

Wie können Daten klarer und verständlicher dargestellt werden? Das Handout bietet hilfreiche Tipps für die Gestaltung von Diagrammen und Grafiken. Von der Auswahl der passenden Diagrammform bis zur strategischen Nutzung von Farben – die Empfehlungen helfen dabei, komplexe Informationen übersichtlich und ansprechend zu präsentieren. Ideal für Berichte, Präsentationen und andere Formate, bei denen Daten im Fokus stehen. Ein praktischer Leitfaden für alle, die Daten professionell und wirkungsvoll visualisieren möchten.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch

ggplot2 Cheat Sheet

ggplot2 gilt als eines der leistungsfähigsten Datenvisualisierungs-Pakete in R. Nutze das Cheat-Sheet für einen Überblick über alle Funktionen und Befehle und baue Deine Fähigkeiten aus. Mit ggplot2 kannst Du beeindruckende, anpassungsfähige Diagramme erstellen – von einfachen Balkendiagrammen bis hin zu komplexen Visualisierungen.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch

Data Visualization Cheat Sheet

Deine Daten visualisieren – der ultimative Überblick. Du möchtest deine Daten überzeugend präsentieren, weißt aber nicht, welche Visualisierung am besten geeignet ist? Das Cheat-Sheet zeigt dir die gängigsten Diagrammtypen wie Balken-, Linien- und Streudiagramme. Erfahre, wann du welche Darstellung einsetzt und für welche Anwendungsfälle sie sich besonders gut eignen – und das auf einen Blick!
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r

Praxistipp: Datenvisualisierungs-Tools im Überblick

Welches Datenerhebungs-Tool am besten zu eurem Projekt passt, hängt von euren Kompetenzen und Ressourcen ab. Der Blogartikel gibt euch einen Überblick über die verschiedenen Datenvisualisierungstools und hilft euch, die richtige Entscheidung zu treffen. Von einfachen Diagrammen bis zu komplexen Infografiken – es gibt eine Vielzahl an Möglichkeiten, eure Daten wirkungsvoll zu präsentieren.
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  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch

Data Visualisation Guide

Dieser Leitfaden führt dich durch sieben wichtige Themen rund um Datenvisualisierung – von grundlegenden Konzepten bis hin zu komplexen Techniken. Die ersten Kapitel sind ideal für Einsteiger*innen und Fortgeschrittene und beinhaltet u.a. eine Einführung in Designprinzipien, Data-Storytelling und Datenvisualisierung. Ansschließend wird es spezifischer mit Themenschwerpunkten, praktischen Beispielen, und weiterführenden Erläuterungen zu CSV-Dateien, Diagrammtypen oder Barrierefreiheit.
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  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • englisch
  • ca. 16 Stunden

Introducing data visualisation

Möchtest Du lernen, wie Du moderne Datenvisualisierungen wirkungsvoll gestaltest? In den Videos und Lernmaterialien erfährst Du, wie du Daten nutzen kannst, um inspirierende und praktische Visualisierungen zu erstellen. Dieser Kurs beinhaltet dabei u.a. relevante Aspekte wie Barrierefreiheit und Open-Source, wirkungsvolle Ästhetik von Datenvisualisierungen oder Verstärkung von Botschaften mit Data-Storytelling.
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  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • 4 Wochen á 10-15 Stunden

Programmieren mit R für Einsteiger*innen

Möchtest du deine Fähigkeiten in Datenanalyse und -visualisierung verbessern? Dieser Kurs vermittelt dir die Grundlagen der Programmierung mit R. Entwickle praktische Fertigkeiten, die du sofort anwenden kannst. Nach dem Kurs bist du in der Lage, Datensätze einzulesen, zu verarbeiten und zu visualisieren.
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  • Zeitaufwand: lang
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Fortgeschrittene*r
  • ca. 36 Stunden
  • CC-BY-SA 4.0
  • open source tool

Von der Datenanalyse zur Datengeschichte

Zielgruppengerechte Kommunikation von Datenanalyseergebnissen wird in einer Zeit mit komplexen Herausforderungen wie beispielsweise dem Klimawandel zunehmend wichtiger. In diesem Kurs erlernst du die Voraussetzungen dafür, Geschichten mit Daten zu erzählen. Neben Jupyter Notebooks, quantitativer Datenanalyse und Datenvisualisierung mit R lernst du auch unterschiedliche Typen von Geschichten kennen.
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Expert*in

  • Beherrscht eine Vielzahl von Visualisierungen und kann abschätzen, wann welche am besten geeignet ist z.B. in Abhängigkeit von Daten, Analyse, Ziel, Zielgruppe, Kontext und Kanal
  • Verwendet vielfältige, anpassbare Tools zur Visualisierung: grafische Tools, wie Tableau, PowerBI, Rshiny, CartoDB, oder auch Lucidchart, Figma, Gephi, Illustrator, Indesign, D3 javascript
  • kann auch zunehmend interaktivere bzw. dynamischere Visualisierungen erstellen, z.B. Dashboards und erstellt diese bedarfsgerecht
  • Dekodierung: weiß dass Datenvisualisierungen immer in einem Kontext stehen und manipulativ sind z.B. Auswahl des Datenausschnitts, oder der Skala, und kann Visualisierungen von Anderen kritisch überprüfen

Unsere Lernempfehlungen

  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch

Power BI Cheat Sheet

In diesem Power BI Spickzettel erfährst Du, wie Du Deine erste Visualisierung erstellst, welche Visualisierungen besonders nützlich sind. Er schafft Überblick darüber, was Power BI kann, welche grundlegenden Funktionen es gibt und wie Du mit Power BI Datenanalysen mit der Hilfe von Data Analysis Expressions (DAX) durchführen kannst.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • Kostenpflichtig
  • englisch

Introduction to Power BI

In diesem Online-Kurs erhältst Du einen umfassenden Überblick über Power BI. Du wirst Schritt für Schritt in die Nutzung dieser beliebten Business-Intelligence-Plattform eingeführt – von den Grundlagen bis hin zu interaktiven Berichten. Du lernst, Daten sicher mit Power Query zu laden und zu transformieren, die Bedeutung von Datenmodellen zu verstehen und interaktive Visualisierungen mit der Drag-and-Drop-Funktion zu erstellen. Außerdem wirst Du Berichte detailliert analysieren und vollständig interaktiv gestalten können.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch

Tableau Cheat-Sheet

Dieser Spickzettel hilft Dir beim Einstieg in die Datenvisualisierung. Du erfährst, wie Du Deine erste Visualisierung erstellst, welche Diagrammtypen in Tableau besonders nützlich sind und wie Du Dashboards und Stories entwickelst. Ein kompakter Leitfaden für die wichtigsten Funktionen und Werkzeuge!
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • ca. 3 Stunden
  • Kostenpflichtig
  • englisch

Creating Dashboards in Tableau

Dashboards sind unverzichtbare Werkzeuge in einer datengetriebenen Welt. Sie kombinieren kuratierte Datenvisualisierungen, ermöglichen es Nutzer*innen, eigene Fragen an die Daten zu stellen, und reduzieren die Zeit bis zur Erkenntnis. In diesem Online-Kurs lernst du, die Dashboard-Funktionen von Tableau zu nutzen. Du erfährst, wie du Best Practices für die Dashboard-Komposition anwendest, sowie interaktive und erklärende Elemente hinzufügst. Außerdem lernst Du, bestehende Dashboards für mobile Geräte anzupassen und diese als Bild oder PDF zu teilen. Abschließend wirst Du erfahren, wie Du Deine Datenstory mit der Story-Funktion von Tableau präsentieren kannst.
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  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch
  • Kostenpflichtig
  • ca. 6 Stunden

Introduction to Tableau

Tableau ist eine beliebte Business-Intelligence- und Analyse-Software, die von vielen Unternehmen genutzt wird, um Daten zu analysieren, zu visualisieren und sicher in Workbooks und Dashboards zu teilen. Mit der benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Funktionalität können selbst Einsteiger*innen Daten schnell bereinigen, analysieren und visualisieren. In diesem Training lernst Du, wie Du die Benutzeroberfläche von Tableau navigierst, Daten verbindest und mit leicht verständlichen Visualisierungen präsentierst. Am Ende dieses Online-Kurses wirst Du in der Lage sein, Tableau selbstbewusst zu nutzen und aussagekräftige Dashboards zu erstellen.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • Kostenpflichtig
  • englisch

Visualization Best Practices in R

Dieser Kurs hilft Dir, Deine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung über die Grundlagen hinaus auszubauen und sie zu einem starken Werkzeug in Deinem Data-Science-Toolkit zu machen. Anhand von zwei spannenden offenen Datensätzen behandeln wir verschiedene Datentypen (Proportionen, Punktdaten, Einzel- und Mehrfachverteilungen) und analysieren Vor- und Nachteile gängiger Visualisierungen. Zusätzlich lernst Du weniger verbreitete Alternativen für Visualisierungen kennen und wie man die Standardeinstellungen von ggplot2 anpasst, um Botschaften effizient und klar zu kommunizieren. Du solltest Erfahrung mit R und ggplot2 haben.
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  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch

Grammar of Graphics: introduction

Die Grammar of Graphics beschreibt, wie Dimensionen eines Datensatzes mit visuellen Eigenschaften geometrischer Objekte verknüpft werden. Dimensionen sind die Spalten eines Datensatzes, geometrische Objekte wie Punkte, Linien oder Formen. Ihre visuellen Eigenschaften – Position, Größe oder Farbe – machen die Daten verständlich. Dieses Regelwerk kombiniert mathematische und ästhetische Prinzipien, um aussagekräftige Grafiken zu erstellen.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Lernmaterialen
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch

Python Data Visualization: Bokeh Cheat Sheet

Bokeh ist eine Python-Bibliothek für interaktive Visualisierungen, ideal für schnelle und einfache Erstellung von Diagrammen, Dashboards und Datenanwendungen. Mit hoher Performance bei großen Datensätzen, vielseitigen Anpassungsoptionen und der Möglichkeit, Visualisierungen in Anwendungen einzubetten, ist Bokeh ein hilfreiches Tool für Datenwissenschaftler*innen. Dieser Spickzettel verschafft schnell einen Überblick über alle wichtigen Funktionen.
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  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Online-Kurse
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • ca. 8 Stunden
  • englisch

Inspiring through data visualisation

Möchtest du deine Datenvisualisierungen verbessern und deine Zielgruppen wirkungsvoller mit Daten überzeugen? Die im Kurs hinterlegten Videos und Webinare unterstützen Dich dabei, neue Ansätze zu finden, um durch Visualisierungen zu inspirieren. In vielen inspirierenden Beispielen lernst Du die Bandbreite von Datenvisualisierungen kennen, u.a. geht es um innovative Visualisierung von Kunstwerken, um den Einsatz von Grafiken in Pressearbeit und PR, um Nachrichten und Berichte effektiver zu kommunizieren oder um die Darstellung von Umweltdaten für Nachhaltigkeitsziele.
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  • Zeitaufwand: kurz
  • Format: Video
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch

Accessibility in data visualisation

In diesem Webinar erläutert Davide Vernassa, Grundprinzipien der Barrierefreiheit für Datenvisualisierungen. Außerderm wird Knowage, eine umfassende Open-Source-Analytics- und Business-Intelligence-Plattform, vorgestellt, die die Herausforderung angeht, Daten für sehbehinderte Menschen zugänglich zu machen.
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  • Zeitaufwand: mittel
  • Format: Website
  • Erfahrungslevel: Expert*in
  • englisch

Introduction to accessibility

Designer*innen formen die Schnittstellen, über die wir mit der Welt interagieren – von Gebäuden über Alltagsgegenstände bis hin zu Websites. Doch wie gestaltet man die Kommunikation und Visualisierungen von Daten so, dass sie für alle zugänglich und verständlich sind? In den Lernmaterialien erfährt Ihr, wie Ihr barrierefrei (u.a. im Web) möglichst viele Menschen einbeziehen könnt, um deren Interaktionen mit der Umwelt zu erleichtern. Außerdem erklärt der Kurs die EU-Standards zum Thema Barrierefreiheit und erläutert die rechtliche Rahmenbedingungen.
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