Grundlagen der Datenvisualisierung
A course by Gemma BusquetsDesignerin
A course by Gemma Busquets, Designerin
Lerne, wie du die Geschichten hinter den Daten erzählst, indem du alles von Statistiken bis hin zu Karten und Diagrammen verwendest
Wenn Sie schon einmal einen Bericht präsentieren mussten und nicht wussten, wie Sie die Daten in ein attraktives Diagramm umwandeln können, hilft Ihnen dieser Online-Kurs. Zusammen mit der Designerin Gemma Busquets finden Sie die einfachste Formel, um eine Geschichte zu erzählen und Neugier zu wecken, wie dicht oder technisch die Daten auch sein mögen. In den Lektionen entdecken Sie eine große Auswahl an Grafiken, von statistischen Datenvisualisierungen bis hin zu Karten und Diagrammen. Sie lernen, wie Sie sie von Grund auf neu erstellen und sie so gestalten, dass sie klar und visuell überzeugend sind. In ihrem vorherigen Kurs, Concepts of screen typography , wird Gemma Sie durch Ihren nächsten führen digitale Projekte.
Was lernst du in diesem Onlinekurs?
21 Lektionen & 30 Downloads
Die Bedeutung von Daten in unserem Leben
4 Minuten, 11 Sekunden
Überlegungen, bevor Sie beginnen
4 Minuten, 44 Sekunden
Daten und Variablen
6 Minuten, 35 Sekunden
Die häufigsten Fehler
5 Minuten, 2 Sekunden
Visuell atemberaubende Grafiken 1
12 Minuten, 29 Sekunden
Visuell atemberaubende Grafiken 2
9 Minuten, 1 Sekunde
Was ist in diesem Kurs enthalten?
Zu Beginn lernen Sie Gemma Busquets besser kennen, die Ihnen von einigen Kunden erzählt, für die sie Datenvisualisierungen erstellt hat. Er wird Ihnen auch seine Einflüsse und Bücher zeigen, die ihn in seinem Alltag inspiriert haben. Als nächstes wird er erklären, warum die Datenvisualisierung in unserem Leben so präsent ist. Dann sehen Sie die wichtigsten Konzepte, die Sie kennen sollten, bevor Sie mit der Arbeit beginnen, und die häufigsten Fehler, um sie zu vermeiden. Dann vertiefen Sie sich in die drei beliebtesten Diagramme, Balken, Linien und Kuchen. Sie werden herausfinden, wer sie erstellt hat, und Gemma wird Ihnen die Anleitungen geben, damit Sie sie verwenden können, ohne Fehler zu machen. Außerdem werden Sie andere visuell auffällige Diagramme, Karten und Diagramme erkunden. In der dritten Einheit konzentrieren Sie sich auf das Design. Ihr Lehrer bringt Ihnen Farbpaletten bei und wie Sie die Typografie verbessern können. Darüber hinaus werden Sie verstehen, wie wichtig die Komposition ist, um den Raum richtig zu verteilen. Weiter legen Sie die Grundlagen für Ihr Abschlussprojekt: Thema, Fokus, Ziel, Ziel und Medium. Sie werden eine Erzählung definieren, um die Daten zu präsentieren und Skizzen von Hand anzufertigen. Schließlich arbeiten Sie mit verschiedenen Tools, um die Grafiken zu erstellen und zu bearbeiten, und bereiten Ihre Stücke für drei Formate vor: Instagram, Poster und Power Point.
What is this course's project?
Sie werden eine Reihe von Datenvisualisierungen erstellen, die eine Geschichte und ihre Anwendung in verschiedenen Formaten erzählen.
Projekte von Kursteilnehmenden
Who is this online course for?
Jeder, der lernen möchte, Daten von Grund auf zu visualisieren. Auch für jene Profis, die bereits Visualisierungen erstellt haben und diese grafisch verbessern möchten.
Requirements and materials
Für diesen Kurs benötigen Sie keine Vorkenntnisse. Was die Tools betrifft, ist es wichtig, neben Excel, Numbers oder Google Docs Illustrator, Affinity Designer oder ein Vektorbearbeitungsprogramm zu haben. Während der Lektionen werden Sie andere Tools sehen, aber es handelt sich um kostenlose Webanwendungen, die Sie nicht installieren oder kennen müssen.
Bewertungen
- r8gc24c5m2PLUSvor 20 Tagen
Me encanto
- vor 1 Monat
Muito útil e facil de entender, otimo para quem esta a iniciar o estudo na analise de dados!
- vor 4 Monaten
El curso es muy bueno y útil para la visualización de datos.
- luna14PLUSvor 4 Monaten
Muy bien explicado, sencillo y directo al grano. Muy bueno para iniciarse en visualización de datos.
- decamachadoPLUSvor 7 Monaten
curso, Magnifico! recomendo muitíssimo para queira iniciar na visualização de dados.
Inhalt
- E1
Einführung
- Über mich
- Einflüsse
- E2
Datenvisualisierung
- Die Bedeutung von Daten in unserem Leben
- Überlegungen, bevor Sie beginnen
- Daten und Variablen
- Die häufigsten Fehler
- E3
Grafikerstellung
- Diagrammtypen
- Die 3 Grafiken, die Sie am häufigsten verwenden werden 1
- Die 3 Grafiken, die Sie am häufigsten verwenden werden 2
- Visuell atemberaubende Grafiken 1
- Visuell atemberaubende Grafiken 2
- Visualisierungen mit Karten
- Diagramme und andere Grafiken
- E4
Entwerfen Sie die Daten
- Gut gestaltete Grafiken funktionieren am besten
- Die visuelle Sprache der Grafik
- Farbe und Typografie
- Die Zusammensetzung
- E5
End-to-End-Datenvisualisierung
- Projektvorbereitung
- Data sketches
- Erstellung und Design von Grafiken
- Anpassung an verschiedene Formate
- AP
Abschlussprojekt
- Grundlagen der Datenvisualisierung
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FAQ
Data visualization is the graphical representation of information to make it easier to understand. It’s essential in design because it turns complex data into clear, engaging messages that help communicate ideas and support informed decision-making.
This course is aimed at people with basic knowledge of design or data handling, as it’s intermediate level. Some prior familiarity with charts and digital tools is recommended.
You only need basic design or data skills and access to a computer. Experience with Excel and a curiosity for visually analyzing and interpreting information will be helpful.
You’ll learn how to create infographics, pick the right chart, use color and typography effectively, analyze variables, avoid common mistakes, and use tools like Excel and Datawrapper to visualize data efficiently.
Yes, the course includes practical exercises to create and customize charts in Excel and Datawrapper, along with techniques for importing, cleaning, and preparing data for visualization.
Yes, the course covers adapting visualizations for digital formats and social media, including strategies for crafting effective infographics for Instagram.
Yes, you’ll learn to identify quantitative and qualitative variables, assess their relevance, and cross-reference them to build charts and uncover data patterns.