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Data Visualization

Der CAS Data Visualization vermittelt Ihnen Theorie, Methoden und Praxis für die Entwicklung und Gestaltung von Informationsgrafiken und Datenvisualisierungen.

Der Studiengang:

  • richtet sich an Fachkräfte aus den Bereichen Grafikdesign, Journalismus, Kommunikationsdesign, Informatik, Informationswissenschaft, Analyse, Pädagogik und Sozialwissenschaften sowie an Personen aus der Wirtschaft, der Industrie und der Wissenschaft,
  • führt in Grundlagen, Theorie und Methoden der Datenvisualisierung und des Informationsdesigns ein,
  • gibt Ihnen die Möglichkeit, Informationsgrafiken, Diagramme und Karten zu gestalten,
  • vermittelt Ihnen kompetentes Fachwissen in den Bereichen Darstellungsformen, Informationshierarchie und Storytelling.
Stimmungsbild Data Visualization

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Certificate of Advanced Studies (CAS)
  • Dauer Oktober bis März
  • Unterrichtstage Freitag und Samstag
  • Anmeldefrist 30. April 2023
  • Anzahl ECTS 12 ECTS-Credits
  • Kosten Studiengebühr: CHF 5'700
    Anmeldegebühr: CHF 250
  • Unterrichtssprache Deutsch
  • Studienort Bern Fellerstrasse
  • Departement Hochschule der Künste Bern
  • Nächste Durchführung Start im Oktober 2023

Kontakt

Inhalt + Aufbau

Portrait

Der CAS Data Visualization ist interdisziplinär und medienübergreifend. Wir vermitteln Theorie, Methoden und praktische Fertigkeiten der Datenvisualisierung und des Informationsdesigns. Im Zentrum steht das Gestalten von Informationsgrafiken, Diagrammen und Schaubildern.

Ausbildungsziel

Mit dem erfolgreichen Abschluss erwerben Sie nachfolgende Kompetenzen:

  • Sie sind fähig Daten zu erheben, analysieren und professionell zu gestalten 
  • Sie kennen eine Vielzahl von Darstellungsmodellen und Grafiktypen
  • Sie sind in der Lage, komplexe Daten und Sachverhalte visuell zu vermitteln
  • Sie verfügen über einen Überblick über die grafischen Darstellungsmethoden und können selbständig evaluieren, welcher Diagrammtyp welcher Fragestellung entsprechen.
  • Sie kennen die einzelnen Projektphasen bei der iterativen Gestaltung einer Informationsgrafik und können den Arbeitsaufwand einschätzen und entsprechend planen.
  • Sie sind in der Lage, in allen Arbeitsschritten horizontale und vertikale Recherchen durchzuführen und die Prototypen mit Hilfe von Kreativitätsmethoden selbstständig oder im Team zu evaluieren und weiterzuentwickeln.
  • Sie kennen Methoden des Storytellings und können diese in einer Visualisierung zielorientiert anwenden.
  • Sie sind vertraut mit der Kultur des Informationsdesigns und kennen entsprechende Referenzen und Bezugsysteme.

Aktuell

  • Veranstaltungsreihe

Data Visualization Meeting 24. Mai 2022

An diesem Treffen der Data Visualization Group stellten verschiedene Studienleiter*innen ihre eigenen Erfahrungen mit Datavisualisierungen vor und informierten über die Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten...

24.05.2022, 17.00–18.30 Uhr – Brückenstrasse 73, Raum H033 und online

Der Studiengang ist modular aufgebaut und beinhaltet 21 Kontakttage in Form von theoretischen Inputs, Workshops mit praktischen Arbeiten, sowie 36 Tage Selbststudium. Die Präsenzveranstaltungen finden jeweils freitags und samstags statt.

Inhalte

  • Kick-Off und Framework

  • Grundlagen Datenerhebung, -analyse oder Grundlagen Adobe Illustrator und InDesign

  • Darstellungsmodelle

  • Tooling 1, Coding mit p5.js, d3.js

  • Tooling 2, RawGraphs

  • Informationsarchitektur, Gestalttheorie, Detailgestaltung

  • Storytelling, Narration, Datenjournalismus

  • Tooling 3, Kartografik: Grundlagen, QGis / Visual Observation – Visual Thinking / Entdecken – Verstehen – Vermitteln

  • Erklärgrafiken (Print)

  • Erklärgrafiken (Online/Mobile)

  • Data Experience / Labor

  • Schlusspräsentation

Methodik

Die Methodik und Didaktik entspricht den Grundsätzen der aktuellen Hochschul- und Weiterbildungsdidaktik. Der Kontaktunterricht ist so angelegt, dass er einen hohen Einbezug der Studierenden ermöglicht und Sie Ihr Wissen und Ihre Erfahrungen mit einbringen können. Fachinput als auch Praxisarbeiten sind gleichermassen vertreten. Durch methodische Vielfalt, Diskussionen und kritische Betrachtungen wird die Entwicklung von neuen Ideen und Lösungen gefördert. Das Selbststudium umfasst Vor- und Nachbereitung des Kontaktunterrichts, Skript- und Literaturstudium, Reflexion und Dokumentation der eigenen Lernprozesse und der Praxistransfers.

Evaluation und Qualitätssicherung

Die Studienleitung bietet eine intensive Lernbegleitung an und ist zudem für eine einheitliche Haltung beim didaktischen Vorgehen, bei der Kursgestaltung und für den aktuellen Praxisbezug besorgt. Jeder Kurs wird von der Studienleitung und den Studierenden evaluiert. Die Anliegen der Studierenden werden als konkreter Auftrag zur steten Optimierung der Kursgestaltung entgegengenommen. Die Abschlussarbeiten werden nach transparenten Beurteilungsrastern eingeschätzt.

Die Studienleitung geht davon aus, dass alle Teilnehmenden die Bedingungen zur Zertifizierung erreichen. Dies umfasst die Teilnahme an den Kontaktstunden gemäss Studienreglement, Erbringen der entsprechenden Praxistransfers und Präsentation des eigenen Projektes bei der Abschlussveranstaltung.

In Bezug zu den angestrebten Kompetenzen erhalten sie im Verlauf des Ausbildungsgangs eine Auswahl an Aufträgen, um das Erlernte im eigenen Praxisfeld auf individuelle Weise anzuwenden und diese Umsetzung zu reflektieren. Sie dokumentieren diesen Praxistransfer und erhalten von der Studienleitung oder den Dozierenden ein Feedback.

Titel + Abschluss

Certificate of Advanced Studies (CAS) in «Data Visualization»

Der CAS Data Visualization ist Teil des MAS Data Science des BFH-Departements Technik und Informatik:

  • MAS

Data Science

Den Data-Science-Spezialistinnen und -Spezialisten kommt heute eine zentrale Bedeutung in den Unternehmen zu. Sie werten Datenbestände im Hinblick auf strategische oder operative Fragestellungen aus,...

Dozentinnen + Dozenten

Das Team der Dozierenden besteht aus Spezialistinnen und Spezialisten der Hochschule der Künste Bern, der Berner Fachhochschule sowie aus ausgewiesenen Fachexpertinnen und -experten aus der Praxis.

Team + Netzwerk

Studienleitung

Dr. Fabienne Kilchör

  • Leiterin CAS Data Visualization
  • +41 31 848 56 15
  • E-Mail anzeigen

Fabienne Kilchör: Dipl. Design HES in Visueller Kommunikation, Mitgründerin und Creative Director des Ateliers Emphase GmbH, Lausanne, Projektmitarbeiterin und SNF-Forschungsassistentin am Institut für Archäologische Wissenschaften der Universität Bern. Seit 2016 Studienleiterin des CAS Data Visualization.

Dozentinnen + Dozenten

Das Team der Dozierenden besteht aus Spezialistinnen und Spezialisten der Hochschule der Künste Bern, der Berner Fachhochschule sowie aus ausgewiesenen Fachexpertinnen und -experten aus der Praxis.

  • Oliver Aemisegger (Frame Eleven)
  • Henriette Engbersen (Auslandskorrespondentin SRF)
  • Sébastien Fasel (Emphase)
  • Hansjakob Fehr (1 Kilo)
  • Daniel Gross (Catalogtree)
  • Barbara Hahn (Hahn und Zimmermann)
  • Darjan Hil (YAAY)
  • Oliver Hümbelin (BFH)
  • Fabienne Kilchör (Emphase)
  • Nicole Lachenmeier (YAAY)
  • Joris Maltha (Catalogtree)
  • Julian Schmidli (Datenjournalist SRF)
  • Christian Schneider (Informatiker, Forscher, Künstler)
  • Michael Stoll (Dozent Informationsdesign HS Augsburg)
  • Michael Walczak (Urban Think Tank ETH)
  • Benjamin Wiederkehr (Interactive Things)
  • Christine Zimmermann (Hahn und Zimmermann)
  • Hanna Züllig (internauta)

Netzwerk

Der CAS Data Visualization ist eng vernetzt mit dem Forschungsfeld Knowledge Visualization an der HKB. Der gegenseitige persönliche Austausch ermöglicht, dass die Weiterbildungsteilnehmenden Einblick in die Designforschung erhalten und die Themen ihrer CAS-Thesen (Autor*innenprojekte) als Forschungsprojekt weiterführen und vertiefen können.

Forschungsfeld Knowledge Visualization

Voraussetzungen + Zulassung

Interessierte, die sich professionell mit der Analyse und der Kommunikation von Daten jeglicher Art beschäftigen wie Grafikdesigner, Journalistinnen und Medienschaffende, Kommunikationsdesigner, Informatikerinnen, Informationswissenschaftler, Analystinnen und Personen aus den Bereichen Pädagogik und Sozialwissenschaften sowie Personen aus der Wirtschaft, der Industrie und der Wissenschaft.

Der CAS Data Visualization setzt in der Regel einen Hochschulabschluss und mehrjährige Berufserfahrung voraus. Sie zeigen anhand Ihres Lebenslaufs und einem Motivationsschreiben ein tiefergehendes Interesse und eine Affinität zur Disziplin Datenvisualisierung. Vorausgesetzt werden Basiskenntnisse in Adobe Illustrator. Basiskenntnisse in einer Programmiersprache (D3, Processing, etc.) sowie in Adobe InDesign sind von Vorteil, werden aber nicht vorausgesetzt.

Ausnahmen: Aufnahme «sur dossier»

Kandidatinnen und Kandidaten, welche die formalen Zulassungsbedingungen nicht erfüllen, können «sur dossier» aufgenommen werden. Diese Form der Aufnahme erfordert eine gründliche Evaluation der vorhandenen Fähigkeiten über ein Portfolio, das bei der Anmeldung hochzuladen ist und die nötigen Fachkenntnisse aufzeigt.

Sprachkenntnisse

Deutsch, Englisch von Vorteil

Die Studienleitung entscheidet gestützt auf die eingereichten Anmeldeunterlagen (Lebenslauf, Motivationsschreiben, Diplomkopien, Projektliste) abschliessend über die Zulassung. Die Studienleitung behält sich vor, bei einer grossen Anzahl von Studienbewerbenden eine Auswahl zu treffen.

Organisation + Anmeldung

Der CAS umfasst 12 ECTS-Credits und dauert fünf Monate. Die Weiterbildung ist berufsbegleitend. Unterrichtstage sind Freitag und Samstag jeweils ganztags. Änderungen vorbehalten.

Studienbeginn: 22. Oktober 2023
Studienende: 22. März 2024

Studiendaten CAS Data Visualization 2023–24 (PDF, 56 KB)

Studiengebühr: CHF 5'700
Anmeldegebühr: CHF 250

Es gelten das Weiterbildungsreglement der Berner Fachhochschule sowie die Ausführungsbestimmungen zum Weiterbildungsreglement. Änderungen bleiben vorbehalten. Im Zweifelsfall ist der Wortlaut der gesetzlichen Bestimmungen und Reglemente massgebend.

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt online über ein Anmeldeformular. Für die Anmeldung benötigen wir folgende Unterlagen von Ihnen:

  • Passfoto
  • tabellarischer Lebenslauf
  • Diplomkopie des massgebenden Abschlusses (inkl. Matrikelnummer bei Hochschulabschluss)
  • Motivationsschreiben
  • Projektliste/Arbeitsfelder, die im Zusammenhang stehen mit der Datenvisualisierung (visuelle Beispiele erwünscht)

Anmeldeschluss: 30. April 2023

Beratung + Studienort

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