Data Visualization

Der CAS Data Visualization vermittelt Ihnen praktische Fertigkeiten, methodische Herangehensweise und theoretische Grundlagen für die Entwicklung und Gestaltung von Datenvisualisierungen und Informationsgrafiken.

Der Studiengang:

  • richtet sich an Fachkräfte aus der Wirtschaft, der Industrie und der Wissenschaft,
  • zielt auf ein Publikum ab, das sich mit der Analyse und/oder der Vermittlung von Daten beschäftigt und aus den Bereichen der visuellen Gestaltung, der Datenwissenschaft oder der täglichen Arbeit mit Daten kommt,
  • führt in Praxis, Methoden und Werkzeuge der Datenvisualisierung und des Informationsdesigns ein,
  • gibt Ihnen die Möglichkeit, Datenvisualisierungen, Informationsgrafiken, Diagramme und Karten zu gestalten, 
  • vermittelt Ihnen kompetentes Fachwissen, Grafiken professionell zu gestalten, passende Darstellungsformen zu finden und Informationsarchitektur sowie das Storytelling zu entwickeln. 

 

Stimmungsbild Data Visualization

Steckbrief

  • Titel/Abschluss Certificate of Advanced Studies (CAS)
  • Dauer Oktober bis März
  • Unterrichtstage Freitag und Samstag
  • Anmeldefrist 15. Juni 2025
  • Anzahl ECTS 12 ECTS-Credits
  • Kosten Studiengebühr: CHF 6'600
    Anmeldegebühr: CHF 250
  • Unterrichtssprache Deutsch
  • Studienort Bern Fellerstrasse
  • Departement Hochschule der Künste Bern
  • Nächste Durchführung Start im Oktober 2025

Inhalt + Aufbau

Portrait

Der CAS Data Visualization ist interdisziplinär und medienübergreifend. Wir vermitteln Praxis, Methoden und Theorie der Datenvisualisierung und des Informationsdesigns. Im Zentrum steht das Realisieren von Datenvisualisierungen, Diagrammen, Informationsgrafiken und Karten. 

Ausbildungsziel

Mit dem erfolgreichen Abschluss erwerben Sie nachfolgende Kompetenzen:

  • Sie sind fähig Daten und Informationen und professionell zu gestalten 
  • Sie sind in der Lage, effizient Daten und Fakten visuell zu vermitteln, wobei Klarheit, Genauigkeit und Anschaulichkeit im Zentrum stehen
  • Sie können attraktive Datenvisualisierungen und Informationsgrafiken gestalten und Beziehungen, Muster und Trends von Daten veranschaulichen, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen 
  • Sie kennen Methoden und Werkzeuge, um datenbasiert und aussagekräftig Wissen und Gesamtzusammenhängen zu vermitteln
  • Sie kennen die Bandbreite unterschiedlicher Programme und Werkzeuge für die Datenvisualisierung (RawGraphs, p5, d3, Illustrator, QGIS, PowerBi, After Effects, etc.) 
  • Sie sind in der Lage, aus Statistiken aussagekräftige Visualisierungen mit Impact und einem kundenorientierten Narrativ zu realisieren
  • Sie kennen Methoden und Verfahren zur systematischen und strukturierten Informationsvermittlung
  • Sie kennen die interaktiven Arbeitsabläufe für die Umsetzung von Grafiken
  • Sie wissen um die strukturierte Abfolge von Aktivitäten, Aufgaben, Automatisierung, Übergänge und Entscheidungen und können den Arbeitsaufwand einschätzen und entsprechend planen
  • Sie kennen die Bandbreite unterschiedlicher Konzeptions-, Design- und Kreativmethoden, um Grafiken selbstständig oder im Team zu evaluieren und zu entwickeln 
  • Sie sind mit der systematischen Entwurfsmethodik, der Informationsarchitektur, den Ordnungsprinzipien und Handlungsprozessen vertraut
  • Sie sind mit der breiten Palette von Darstellungsmodellen und Grafiktypen vertraut
  • Sie sind in der Lage, komplexe Daten und Sachverhalte visuell und leicht verständlich zu vermitteln
  • Sie nutzen innovative Ansichten und Perspektiven zur Gestaltung von Datenvisualisierungen
  • Sie kennen Methoden des visuellen Storytellings und können diese in einer Visualisierung zielorientiert anwenden
  • Sie sind vertraut mit der Kultur des Informationsdesigns und kennen entsprechende Referenzen und Bezugsysteme.

 

Der Studiengang ist modular aufgebaut und beinhaltet 19 Kontakttage in Form von theoretischen Inputs, Workshops mit praktischen Arbeiten sowie 24 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:

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

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.

 

  • Dominik Balmer (Leiter Datenjournalismus Tamedia) 
  • 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) 
  • Tina Škerlak (Power BI Developer) 
  • Deborah Steffen (Emphase)
  • Michael Stoll (Dozent Informationsdesign HS Augsburg) 
  • Rulla Sutter (BFH, Soziale Arbeit) 
  • Giorgio Uboldi (RawGraphs) 
  • Michael Walczak (Urban Think Tank ETH)
  • Benjamin Wiederkehr (Interactive Things) 
  • Kristin Wyss (Whitepaper) 
  • Franziska Zaugg (Redaktorin Berner Zeitung / Der Bund) 
  • Hanna Züllig (internauta)

 

Netzwerk

Der CAS Data Visualization ist Teil des MAS Data Science. Durch die enge Zusammenarbeit mit der BFH Technik und Informatik gewähren wir den Wissenstransfer und nutzen Synergien, beispielsweise für Autor*innenprojekte oder Dozierende.

Zudem kommt die Studiengangsleiterin aus dem Kommunikationsdesign und der Designforschung. Durch das Netzwerk in der Privatwirtschaft wie auch der Forschung, orientiert sich das Programm am aktuellen Markt in beiden Bereichen. Ressourcen können zielführend genutzt, anerkannte Werte und Erfahrungen eingebunden und der «Usus» im Bereich Informationsdesign reflektiert werden. 

Der CAS Data Visualization ist zudem eng mit dem Forschungsfeld Knowledge Visualization an der HKB vernetzt  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. 

Voraussetzungen + Zulassung

Interessierte aus der Wirtschaft, der Industrie und der Wissenschaft, die sich professionell mit der Visualisierung und der Vermittlung von Daten jeglicher Art beschäftigen.
Das Zielpublikum ist interdisziplinär und an der Schnittstelle zwischen Design, Kommunikation, Data Science und Journalismus.
Unsere Studierenden sind visuelle Gestalter*innen, Data Scientisten, Medienschaffende, Dozierende, Softwareentwickler*innen, wissenschaftliche Mitarbeiter*innen, Städteplaner*innen, Daten Analyst*innen, Biolog*innen, Ingenieure, Creative Strategist*innen, Informationswissenschaftler*innen, User Experience Designer*innen, Softwareentwickler*innen, Umweltingenieure*innen, … 

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. 
Die genauen Unterrichtstage werden noch bekanntgegeben. 

Änderungen vorbehalten.

Studienbeginn: 17. Oktober 2025
Studienende: 27. März 2026 

 

Studiengebühr: CHF 6'600
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: 15. Juni 2025

Beratung + Studienort

Studienberatung

Studienleitung

Sekretariat