《数据可视化技术》理论课程教学大纲.pdf

《数据可视化技术》是一门针对数据科学与大数据技术专业本科学生的学科专业必修课程，旨在培养学生的数据可视化技能，使他们能够将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表。课程共分为四个部分，涵盖数据可视化的基本概念、基础、分类可视化以及交互技术。 1. 数据可视化概述： - 课程首先介绍数据可视化的意义、种类、发展历程和未来趋势。学生需理解数据可视化的价值，如如何将抽象数据转化为直观的图像，以及如何应对未来的挑战。 - 教学方法以理论为主，辅以实际案例，考核重点在于掌握数据可视化的作用和分类。 2. 数据可视化基础： - 学生将学习数据的视觉感知原理，理解数据可视化的基本流程和设计标准，包括如何选择合适的工具和图标来传达信息。 - 难点在于理解和应用颜色理论，以及遵循可视化的基本原则来创建有效的信息图形。 - 教学同样以理论为主，结合实例练习，考核知识点包括数据可视化的基本流程和设计原则。 3. 数据分类可视化： - 这一部分深入探讨不同类型的数据显示，如时间序列、比例、关系、文本和复杂数据的可视化方法。 - 学生需要掌握每种类型数据的特性，学会在不同场景下选择合适的数据可视化工具，并能够有效地展示数据。 - 实际操作和案例分析是教学的重要组成部分，考核将评估学生对各种数据类型可视化的理解和应用能力。 4. 数据可视化中的交互： - 课程讲解交互式数据可视化的关键要素，包括交互原则、技术分类，如选择、导航、多数据源表达等。 - 高级技术如配重、过滤、关联和概览与细节技术是学习难点，要求学生能够灵活运用这些技术提升数据探索的效率。 - 教学方式依然是理论与实践结合，考核重点在于理解交互场景和交互技术的应用。 整个课程以3.5个学分、56个总学时进行，其中32个学时为理论教学，24个学时为实验或实践操作。这门课程不仅要求学生具备Python编程的基础，还需要他们能够在大数据预处理、挖掘分析的基础上，综合运用各种技术手段开发大数据应用系统。通过学习，学生应能根据工程任务需求，设计出满足需求的可视化解决方案，并理解不同工具和技术的局限性。