WBK Datenvisualisierungen mit ggplot2

Dieser Weiterbildungskurs richtet sich an Personen, die

• bereits den Weiterbildungskurs R Boot Camp besucht haben und ihre Kenntnisse gezielt im Bereich Datenvisualisierung vertiefen möchten,
• als Fachpersonen in Verwaltung, NGOs oder Unternehmen mit strukturierten, tabularen Daten (z. B. Umfrage- oder Monitoringdaten) arbeiten und ihre R-Kenntnisse erweitern bzw. Alternativen zu Excel oder gängigen BI-Tools kennenlernen möchten,
• als Data Scientists ggplot2 als Bestandteil ihres Analyse-Workflows für explorative Datenanalyse und Reporting einsetzen möchten,
  als Forschende an der visuellen Aufbereitung und Kommunikation von Forschungsergebnissen interessiert sind.

Die Teilnehmenden erwerben sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Fähigkeiten in den folgenden Bereichen:

• Datenstruktur und Vorbereitung: Die Teilnehmenden verstehen, in welchem Format Daten für die Verwendung mit ggplot2 vorliegen müssen, und können gegebene Datensätze mit R entsprechend umstrukturieren und aufbereiten.
• Erstellung von Visualisierungen: Die Teilnehmenden sind in der Lage, mit ggplot2:
  • Einfache Diagramme zu erstellen, z. B. Histogramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Dotplots, Zeitreihenplots und Boxplots.
  • Diagramme und Themes anzupassen sowie die Feinjustierung von Skalen vorzunehmen.
  • Diagramme für die Darstellung multivariater Daten bzw. Subgruppenanalysen zu erweitern.
  • Eine Auswahl komplexerer Grafiken zu erzeugen, z. B. Heatmaps, Mosaikplots und einfache geografische Karten.
• Gestaltung und Anpassung von Grafiken: Die Teilnehmenden können Achsen, Legenden, Farben, Layouts, Hilfslinien und weitere grafische Elemente gezielt anpassen, um die Lesbarkeit und Aussagekraft von Visualisierungen zu verbessern.
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen: Die Teilnehmenden sind in der Lage, passende Visualisierungstypen für unterschiedliche Datentypen und Fragestellungen auszuwählen und zu begründen.
• Kommunikation und Integration: Die Teilnehmenden können Visualisierungen in Berichte oder Präsentationen integrieren und deren Aussagekraft verständlich kommunizieren.

Einführung (2 Lektionen)

Inhalt

• Bedeutung und Nutzen grafischer Darstellungen
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen je nach Fragestellung und Datentyp
• Vergleich: ggplot2 vs. Basisgrafiken in R (Stärken und Schwächen)
• Überblick über die Funktionalitäten und Philosophie von ggplot2 (Grammar of Graphics)
• Grundlegende Syntax und Struktur von ggplot2-Plots
• Anforderungen an Datenformate für ggplot2 (tidy data)
  Kursteilnehmende verstehen die Rolle und den Mehrwert von Visualisierungen in der Datenanalyse und -kommunikation.

Lernziele 

• Kursteilnehmende können geeignete Diagrammtypen für unterschiedliche Analyseziele auswählen.
• Kursteilnehmende kennen die Unterschiede zwischen ggplot2 und klassischen R-Grafiksystemen und können deren Vor- und Nachteile einschätzen.
• Kursteilnehmende erhalten einen Überblick über die zentralen Konzepte und Funktionen von ggplot2.
• Kursteilnehmende verstehen die grundlegende Syntax von ggplot2 und können einfache Plots interpretieren
• Kursteilnehmende wissen, in welchem Format Daten für ggplot2 vorliegen müssen, und erkennen typische Probleme bei der Datenstrukturierung.
   

Datenaufbereitung und einfachere Grafiken (3 Lektionen)

Inhalt

• Datenaufbereitung mit R für die Verwendung in ggplot2
• Erstellung grundlegender Diagrammtypen mit ggplot2
• Anpassung und Gestaltung von Grafiken: Achsenbeschriftungen, Titel, Farben, Legenden, Layouts, Hilfslinien, Themes, Skalen und Koordinatensysteme

Lernziele

• Kursteilnehmende kennen zentrale R-Funktionen zur Aufbereitung von Daten für ggplot2.
• Kursteilnehmende können einfache Diagramme mit ggplot2 erstellen und an unterschiedliche Datentypen anpassen.
• Kursteilnehmende sind in der Lage, grafische Elemente wie Achsen, Farben, Legenden und Layouts gezielt zu verändern, um die Lesbarkeit und Aussagekraft ihrer Visualisierungen zu verbessern.
   

Komplexere Grafiken, Interpretation und Kommunikation (3 Lektionen)

Inhalt

• Visualisierung multivariater Daten mit ggplot2 (z. B. durch Farbe, Form, Facettierung)
• Erstellung komplexerer Diagramme:
  • Heatmaps, Mosaikplots, einfache geografische Karten
  • Interpretation und zielgruppengerechte Kommunikation von Visualisierungen
  • Entwicklung und Präsentation eigener Visualisierungen

Lernziele

• Kursteilnehmende können multivariate Daten mit ggplot2 visualisieren und geeignete grafische Mittel zur Darstellung mehrdimensionaler Zusammenhänge einsetzen.
• Kursteilnehmende sind in der Lage, ausgewählte komplexere Diagrammtypen wie Heatmaps, Mosaikplots oder einfache Karten zu erstellen und anzupassen,
• Kursteilnehmende können eigene Visualisierungen entwickeln, interpretieren und adressatengerecht kommunizieren.

Der «Weiterbildungskurs Datenvisualisierungen mit ggplot2» umfasst verschiedene Aktivitäten, einschliesslich Unterrichtseinheiten, praxisorientierte Übungen, Fallbeispiele und Selbststudium in Form einer Nachbereitung.
Zum Abschluss erhalten die Teilnehmenden eine praxisorientierte Aufgabe zur Nachbereitung, bei der sie eigene Daten visualisieren und die Ergebnisse dokumentieren. Für diese Aufgabe kann auf Wunsch ein Feedback eingeholt werden.

Nach dem Besuch des Weiterbildungskurses erhalten die Teilnehmenden eine Kursbestätigung.

Der Kurs findet an einem Kurstag vor Ort in Winterthur statt (8 Lektionen) und liegt ausserhalb der Schulferien der Stadt Winterthur und der Stadt Zürich.

Durchführungsdaten: 

Freitag, 6.11.2026, 08:00 - 17:00 Uhr

Reto Bürgin verfügt über ausgewiesene Fachkompetenzen sowohl in der akademischen Lehre als auch in der praktischen Anwendung.

Die Zulassung zum «Weiterbildungskurs Datenvisualisierungen mit ggplot2» setzt grundsätzlich einen Hochschulabschluss (Fachhochschule, HTL, HWV, Uni, ETH) voraus. Es können aber auch Praktikerinnen und Praktiker mit vergleichbarer beruflicher Kompetenz zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.
Grundkenntnisse der Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache und Affinität zu Datenbanken und zur Datenanalyse sind von Vorteil. Idealerweise folgt die Kursteilnahme im Anschluss an den Weiterbildungskurs R Boot Camp.