《數(shù)據(jù)可視化》課程教學(xué)大綱

《數(shù)據(jù)可視化》教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱數(shù)據(jù)可視化DataVisualization課程編碼SCC322221020開課院部理學(xué)院課程團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)學(xué)分2.0課內(nèi)學(xué)時(shí)36講授24實(shí)驗(yàn)0上機(jī)12實(shí)踐0課外學(xué)時(shí)36適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)授課語言中文先修課程數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論、Python語言與實(shí)訓(xùn)課程簡介（限選）《數(shù)據(jù)可視化》是數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的一門專業(yè)選修課。本課程的主要目的是培養(yǎng)學(xué)生的信息數(shù)據(jù)可視化處理能力。通過本課程的教學(xué)，使學(xué)生了解數(shù)據(jù)可視化基本概念；掌握視覺感知和認(rèn)知的基本原理；掌握數(shù)據(jù)定義、組織、管理、分析、挖掘等及數(shù)據(jù)工作流；掌握可視化的基礎(chǔ)理論；掌握不同類型數(shù)據(jù)的可視化方法。本課程重點(diǎn)采用Python軟件包實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的不同方法，并分析不同領(lǐng)域的案例，比如，數(shù)值計(jì)算、金融模型、統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)以及網(wǎng)絡(luò)?！癉ataVisualization”isanoptionalcourseforthemajorofdatascienceandbigdatatechnology.Themainpurposeofthiscourseistocultivatetheabilitytovisualizeandprocessinformationanddata.Throughtheteachingofthiscourse,studentscanunderstandthebasicconceptsofdatavisualization;masterthebasicprinciplesofvisualperceptionandcognition;masterdatadefinition,organization,management,analysis,mininganddataworkflow;masterthebasictheoryofvisualization;masterthevisualizationmethodsofdifferenttypesofdata.ThiscoursefocusesondifferentmethodsofdatavisualizationusingPythonsoftwarepackage,andanalysescasesindifferentfields,suchasnumericalcomputing,financialmodels,statisticsandmachinelearning,aswellasnetwork.負(fù)責(zé)人大綱執(zhí)筆人審核人二、課程目標(biāo)序號代號課程目標(biāo)OBE畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)任務(wù)自選1M1目標(biāo)1：了解可視化基本概念、掌握不同類型數(shù)據(jù)的可視化方法是2.1,2.22.1,2.22M2目標(biāo)2：采用Python軟件包實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的不同方法是2.1,2.22.1,2.23M3目標(biāo)3：培養(yǎng)學(xué)生學(xué)會(huì)分析研究計(jì)算機(jī)處理的數(shù)據(jù)對象的特性，以便分析不同領(lǐng)域的案例，并撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。是2.1,2.2,6.12.1,2.2,6.14M4目標(biāo)4：能保障課程正常秩序（政治層面、課堂保障層面，非學(xué)生能力層面）否三、課程內(nèi)容序號章節(jié)號標(biāo)題課程內(nèi)容/重難點(diǎn)支撐課程目標(biāo)課內(nèi)學(xué)時(shí)教學(xué)方式課外學(xué)時(shí)課外環(huán)節(jié)1第1章第1章數(shù)據(jù)可視化概念框架本章重點(diǎn)難點(diǎn)：可視化圖像////21.11.1數(shù)據(jù)、信息、知識和觀點(diǎn)數(shù)據(jù)、信息、知識、數(shù)據(jù)分析和觀點(diǎn)M10.5講授、討論0.5自學(xué)31.21.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換初識數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)、觀察數(shù)據(jù)、構(gòu)建第一個(gè)模型：k近鄰算法、做出預(yù)測、評估模型M10.5講授、討論0.5自學(xué)41.31.3可視化圖像條形圖和餅圖、箱線圖、散點(diǎn)圖和氣泡圖、核密度估計(jì)圖M11講授、討論1自學(xué)5第2章第2章數(shù)據(jù)分析與可視化本章重點(diǎn)難點(diǎn)：感知與表達(dá)方法、Python中的可視化工具////62.12.1可視化案例Ebola案例、體育案例M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)72.22.2感知與表達(dá)方法感知與表達(dá)方法M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)82.32.3可視化實(shí)踐案例比較和排名、相關(guān)性、分布、位置定位或地理數(shù)據(jù)、局部到整體的關(guān)系、隨時(shí)間的變化趨勢M1,M21講授、討論1自學(xué)92.42.4Python中的可視化工具監(jiān)督分類算法實(shí)驗(yàn)M1,M21講授、討論1自學(xué)102.52.5交互式可視化監(jiān)督分類回歸實(shí)驗(yàn)M1,M21講授、討論1自學(xué)11上機(jī)1上機(jī)1：Python中的可視化工具Python中的可視化工具M(jìn)2,M32實(shí)驗(yàn)、上機(jī)2撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告12第3章第3章開始使用PythonIDE本章重點(diǎn)難點(diǎn)：Python中的IDE工具、Anaconda可視化繪圖////133.13.1Python中的IDE工具交互式工具類型PythonIDE類型M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)143.23.2Anaconda可視化繪圖表面三維圖、方形圖M1,M21講授、討論1自學(xué)153.33.3交互式可視化軟件包Bokeh、VisPyM1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)16上機(jī)2上機(jī)2：位置定位或地理數(shù)據(jù)可視化位置定位或地理數(shù)據(jù)可視化M2,M32實(shí)驗(yàn)、上機(jī)2撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告17第4章第4章數(shù)值計(jì)算和交互式繪圖本章重點(diǎn)難點(diǎn)：利用matplotlib進(jìn)行可視化////184.14.1NumPy、SciPy和MKL函數(shù)NumPy、SciPy、MKL函數(shù)、Python的性能M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)194.24.2常用操作與結(jié)構(gòu)標(biāo)量選擇、切片、數(shù)組索引、棧、元組、集合、隊(duì)列、字典、字典的矩陣表示、Trie樹M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)204.34.3利用matplotlib進(jìn)行可視化詞云、詞云的輸入、繪制股票價(jià)格圖、體育運(yùn)動(dòng)中的可視化案例M1,M21講授、討論1自學(xué)21上機(jī)3上機(jī)3：利用matplotlib進(jìn)行可視化利用matplotlib進(jìn)行可視化M2,M32實(shí)驗(yàn)、上機(jī)2撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告22第5章第5章金融和統(tǒng)計(jì)模型的可視化本章重點(diǎn)難點(diǎn)：確定性模型可視化、隨機(jī)性模型可視化////235.15.1確定性模型確定性模型M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)245.25.2隨機(jī)性模型蒙特卡洛模擬、投資組合估值、幾何布朗運(yùn)動(dòng)模擬、基于擴(kuò)散模擬M1,M21講授、討論1自學(xué)255.35.3閾值模型閾值模型M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)26第6章第6章統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化本章重點(diǎn)難點(diǎn)：各種機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化////276.16.1k-最近鄰k-最近鄰可視化M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)286.26.2邏輯斯諦回歸邏輯斯諦回歸可視化M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)296.36.3支持向量機(jī)支持向量機(jī)可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)306.46.4主成分分析主成分分析可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)316.56.5k-均值聚類k-均值聚類可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)32上機(jī)4上機(jī)4:統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化M2,M32實(shí)驗(yàn)、上機(jī)2撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告33第7章第7章生物信息學(xué)、遺傳學(xué)和網(wǎng)絡(luò)模型的可視化本章重點(diǎn)難點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)模型的可視化、遺傳學(xué)的可視化////347.17.1有向圖和多重圖有向圖和多重圖可視化M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)357.27.2圖的聚集系數(shù)圖的聚集系數(shù)可視化M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)367.37.3社交網(wǎng)絡(luò)分析社交網(wǎng)絡(luò)分析可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)377.47.4平面圖測試平面圖測試可視化M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)387.57.5有向無環(huán)圖測試有向無環(huán)圖測試可視化M1,M20.5講授、討論0.5自學(xué)397.67.6最大流量和最小切割最大流量和最小切割可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)407.77.7遺傳編程遺傳編程可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)417.87.8隨機(jī)區(qū)組模型隨機(jī)區(qū)組模型可視化M1,M21講授、討論1自學(xué)42上機(jī)5上機(jī)5:網(wǎng)絡(luò)模型的可視化網(wǎng)絡(luò)模型的可視化M2,M32實(shí)驗(yàn)、上機(jī)2撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告43第8章第8章高級可視化本章重點(diǎn)難點(diǎn)：信號處理可視化、動(dòng)畫制作////448.18.1計(jì)算機(jī)模擬Python的random包、SciPy的random函數(shù)、信號處理、儀表盤M1,M21講授、討論1自學(xué)458.28.2動(dòng)畫制作動(dòng)畫制作M1,M21講授、討論1自學(xué)46上機(jī)6上機(jī)6:信號處理可視化信號處理可視化M2,M32實(shí)驗(yàn)、上機(jī)2撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告四、考核方式序號考核環(huán)節(jié)操作細(xì)節(jié)總評占比1實(shí)驗(yàn)1.本課程12個(gè)學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)，共六次實(shí)驗(yàn)。2.成績采用百分制，根據(jù)實(shí)驗(yàn)完成情況評分。3.考核學(xué)生對數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用能力，針對實(shí)際問題問題，能夠根據(jù)用戶需求對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，為解決實(shí)際問題提供思路。60%2大作業(yè)1.本課程要求利用Python等可視化工具建立研究對象的模型，設(shè)計(jì)出解決大數(shù)據(jù)問題的可視化實(shí)驗(yàn)方案。2.根據(jù)模型建立情況和實(shí)驗(yàn)方案的準(zhǔn)確性評分。30%3考勤隨機(jī)點(diǎn)名、刷卡點(diǎn)名等5%4課堂表現(xiàn)隨機(jī)檢查學(xué)生上課精神狀態(tài)、回答問題情況5%五、評分細(xì)則序號課程目標(biāo)考核環(huán)節(jié)大致占比評分等級1M1實(shí)驗(yàn)60%A-按時(shí)提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，數(shù)據(jù)分析符合規(guī)范，結(jié)論無誤。B-按時(shí)提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，數(shù)據(jù)分析基本規(guī)范，結(jié)論基本正確。C-數(shù)據(jù)分析過程存在問題。D-未提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告或?qū)嶒?yàn)報(bào)告存在嚴(yán)重抄襲現(xiàn)象。2M1大作業(yè)30%A-按時(shí)提交大作業(yè)論文，數(shù)據(jù)分析符合規(guī)范，結(jié)論無誤，課程答辯講解清楚，回答問題正確。B-按時(shí)提交大作業(yè)論文，數(shù)據(jù)分析基本規(guī)范，結(jié)論基本正確，課程答辯講解較清楚，回答問題基本正確。C-數(shù)據(jù)分析過程存在問題，課程答辯講解不清，回答問題有錯(cuò)誤。D-未提交大作業(yè)論文或大作業(yè)論文存在嚴(yán)重抄襲現(xiàn)象，未參加課程答辯。3M1課堂表現(xiàn)10%A-精神狀態(tài)飽滿，回答問題準(zhǔn)確。B-精神狀態(tài)良好，問題回答較好。C-精神狀態(tài)一般，問題回答一般。D-很少參加課堂討論，精神狀態(tài)較差，回答問題有誤。4M2實(shí)驗(yàn)60%A-按時(shí)提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，數(shù)據(jù)分析符合規(guī)范，結(jié)論無誤。B-按時(shí)提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，數(shù)據(jù)分析基本規(guī)范，結(jié)論基本正確。C-數(shù)據(jù)分析過程存在問題。D-未提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告或?qū)嶒?yàn)報(bào)告存在嚴(yán)重抄襲現(xiàn)象。5M2大作業(yè)40%A-按時(shí)提交大作業(yè)論文，數(shù)據(jù)分析符合規(guī)范，結(jié)論無誤，課程答辯講解清楚，回答問題正確。B-按時(shí)提交大作業(yè)論文，數(shù)據(jù)分析基本規(guī)范，結(jié)論基本正確，課程答辯講解較清楚，回答問題基本正確。C-數(shù)據(jù)分析過程存在問題，課程答辯講解不清，回答問題有錯(cuò)誤。D-未提交大作業(yè)論文或大作業(yè)論文存在嚴(yán)重抄襲現(xiàn)象，未參加課程答辯。6M3實(shí)驗(yàn)50%A-按時(shí)提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，數(shù)據(jù)分析符合規(guī)范，結(jié)論無誤。B-按時(shí)提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告，數(shù)據(jù)分析基本規(guī)范，結(jié)論基本正確。C-數(shù)據(jù)分析過程存在問題。D-未提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告或?qū)嶒?yàn)報(bào)告存在嚴(yán)重抄襲現(xiàn)象。7M3大作業(yè)50%A-按時(shí)提交大作業(yè)論文，數(shù)據(jù)分析符合規(guī)范，結(jié)論無誤，課程答辯講解清楚，回答問題正確。B-按時(shí)提交大作業(yè)論文，數(shù)據(jù)分析基本規(guī)范，結(jié)論基本正確，課程答辯講解較清楚，回答問題基本正確。C-數(shù)據(jù)分析過程存在問題，課程答辯講解不清，回答問題有錯(cuò)誤。D-未提交大作業(yè)論文或大作業(yè)論文存在嚴(yán)重抄襲現(xiàn)象，未參加課程答辯。8M4考勤100%A-全勤。B-缺勤1次。C-缺勤2-3次。D-缺勤3次及以上。評分等級說明：[A,B,C,D,E]=[90-100,80