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Datenvisualisierung verstehen

BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 05/2026
Hier erhältst du eine Einführung in die Datenvisualisierung ganz ohne Programmierung.
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TheoryData Visualization
2 Std.
14 Videos
41 Übungen
2,400 XP
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Kursbeschreibung

Daten mit Diagrammen, Grafiken und Karten zu visualisieren, ist eine der wirkungsvollsten Methoden, komplexe Informationen zu vermitteln. In diesem Kurs lernst du, wie du die beste Visualisierung für deinen Datensatz auswählst und wie du gängige Diagrammtypen wie Histogramme, Streudiagramme, Liniendiagramme und Balkendiagramme interpretierst. Außerdem erfährst du Best Practices für den Einsatz von Farben und Formen in deinen Diagrammen und wie du typische Fallstricke vermeidest. In praxisnahen Übungen erkundest du visuell über 20 Datensätze, darunter globale Lebenserwartungen, Immobilienpreise in Los Angeles, ESPNs 100 berühmteste Athletinnen und Athleten sowie die größten Hip-Hop-Songs aller Zeiten.Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du unten links im Video über "Show transcript" aufrufen kannst.Das Kursglossar findest du rechts im Bereich „Ressourcen“.Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und im qualifizierten Assessment mindestens 70 % erreichen. Du gelangst zum Assessment, indem du rechts auf den Hinweis zu den CPE-Credits klickst.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Kurs
1

Visualizing distributions

In this chapter you’ll learn the value of visualizations, using real-world data on British monarchs, Australian salaries, Panamanian animals, and US cigarette consumption, to graphically represent the spread of a variable using histograms and box plots.
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2

Visualizing two variables

You’ll learn how to interpret data plots and understand core data visualization concepts such as correlation, linear relationships, and log scales. Through interactive exercises, you’ll also learn how to explore the relationship between two continuous variables using scatter plots and line plots. You'll explore data on life expectancies, technology adoption, COVID-19 coronavirus cases, and Swiss juvenile offenders. Next you’ll be introduced to two other popular visualizations—bar plots and dot plots—often used to examine the relationship between categorical variables and continuous variables. Here, you'll explore famous athletes, health survey data, and the price of a Big Mac around the world.
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3

The color and the shape

It’s time to make your insights even more impactful. Discover how you can add color and shape to make your data visualizations clearer and easier to understand, especially when you find yourself working with more than two variables at the same time. You'll explore Los Angeles home prices, technology stock prices, math anxiety, the greatest hiphop songs, scotch whisky preferences, and fatty acids in olive oil.
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4

99 problems but a plot ain't one of them

In this final chapter, you’ll learn how to identify and avoid the most common plot problems. For example, how can you avoid creating misleading or hard to interpret plots, and will your audience understand what it is you’re trying to tell them? All will be revealed! You'll explore wind directions, asthma incidence, and seats in the German Federal Council.
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