Visualisierung 1 besteht aus einem theoretischen Vorlesungsteil und einem praktischen Übungsteil.
Der Vorlesungsteil gliedert sich in folgenden Hauptbereiche:

• Im ersten Teil lernen die Studierenden grundlegende Prinzipien der Visualisierung bzw. der visuellen Analyse kennen. Sie erhalten einen breiten Überblick über Visualisierungsalgorithmen und -techniken für verschiedenste Arten von Daten (Skalarfelder, Vektorfelder, abstrakte Daten etc.), Visualisierungsaufgaben (Volumenvisualisierung, Strömungsvisualisierung, Informationsvisualisierung und visuelle Analyse) sowie Anwendungsgebiete (Visualisierung medizinischer Daten, Materialwissenschaften, etc.).

• Der zweite Teil beschäftigt sich mit Volumenvisualisierung voxel- bzw. zellbasierter Daten. Neben grundlegenden Konzepten und Techniken wie Interpolation Gradienten, Klassifikation, Transferfunktionen, Slice vs surface vs. volume rendering werden Methoden der Volumenvisualisierung behandelt. Der Fokus wird auf direkte und indirekte Techniken der Volumenvisualisierung gelegt.

• Der dritte große Teilbereich behandelt Strömungsvisualisierung und die zugrundeliegenden Daten (z.B. aus Simulation, Messung, oder Modellierung). Neben verschiedenen Beispielen und Experimente zur Strömungsvisualisierung werden hierbei direkte und indirekte Strömungsvisualisierungstechniken diskutiert. Techniken wie die numerische Integration von Streamlines, Streamline Placement, Line Integral Convolution etc. werden im speziellen erörtert.

• Im vierten Teil lernen die Studierenden Prinzipien, Methoden und Techniken der Informationsvisualisierung sowie deren Anwendungsgebiete. Speziell zielt dieser Bereich auf Visualization of Sets, Geospatial Data Visualization, Spatio Temporal Data Visualization und Graph Visualization ab.

• Der letzte Teil diskutiert Visual Analytics bzw. Visual Data Science sowie Herausforderungen als abschließende Klammer