Dieser Beitrag ist Teil des Wettbewerbs Fast Forward Science 2025. Mehr dazu unter www.fastforwardscience.de.

#FFS #AudioAward

Heute wird’s bunt, spannend und ein bisschen investigativ! In dieser Folge von Female TechTalk dreht sich alles um Datenvisualisierungen. Wir zeigen euch, wie Diagramme, Infografiken & Heatmaps uns helfen, riesige Datenmengen verständlich zu machen und trotzdem mit Vorsicht zu genießen sind.

Was hat es mit Scatterplots auf sich, und wie hilft uns die lineare Regression, aus Daten echte Zusammenhänge zu erkennen? Außerdem stellen wir euch einige der mächtigsten Tools vor – von Matplotlib & Seaborn bis hin zu Plotly & D3.js.

Und natürlich darf die große Frage nicht fehlen: Korrelation oder Kausalität? Macht Schokolade essen wirklich schlauer? Oder gibt es vielleicht einen versteckten dritten Faktor?

Quellen:

IBM. (n.d.). Was ist Datenvisualisierung? Retrieved April 29, 2025, from https://www.ibm.com/de-de/topics/data-visualization

Unwin, A. (2020). Why is data visualization important? What is important in data visualization? Harvard Data Science Review, 2(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8ae4d525

Wilke, C. O. (2020). Datenvisualisierung – Grundlagen und Praxis. O’Reilly.