可视化计算课程教学大纲
数据可视化教学大纲
《数据可视化》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程性质《数据可视化》为全日制大学本科信息管理与信息系统专业开设的一门专业课程和选修课程。
对培养学生的信息处理能力、信息分析与应用能力、信息表达能力具有重要的作用。
三、教学目标和任务教学目标：本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具队数据进行可视化处理。
教学任务：介绍数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据介绍相应的可视化方法，并介绍可视化综合应用及实用系统。
四、教学要求通过课程学习使学生了解数据可视化基本概念；掌握视觉感知和认知的基本原理和可视化编码原则；掌握数据定义、组织、管理、分析、挖掘等及数据工作流；掌握可视化的基础理论；掌握不同类型数据的可视化方法；掌握常用的可视化软件使用。
五、课程学时安排六、主要内容第1部分数据可视化简介（2学时）【教学目标】理解可视化的意义；理解可视化的目标和作用；了解可视化简史；理解数据可视化释义。
【教学内容】第一节可视化概述内容：可视化的意义；可视化的目标和作用；可视化简史重点讲授：可视化的目标和作用第二节可视化释义内容:数据可视化分类；数据可视化与其他方向的关系重点讲授：数据可视化分类【教学重点、难点】可视化的目标和作用思考题：1.可视化目标或作用在可视化历史中是如何发展变化的？2.各用一个具体的例子说明什么是科学可视化、信息可视化和课时分析。
3.描述数据可视化与信息图在生成方法和目标上的差异。
4.举例说明数据可视化的三类通用目标。
第2部分视觉感知与视觉通道（2学时）【教学目标】掌握视觉感知与认知；了解视觉通道。
【教学内容】第一节视觉感知与认知内容：感知、认知、格式塔理论、视觉感知相对性重点讲授：感知、认知第二节视觉通道内容：视觉通道类型、视觉通道特性重点讲授：视觉通道类型【教学重点、难点】视觉感知与认知思考题：1.通过图像对比；理解视觉感知的相对性。
《数据可视化技术》理论课程教学大纲
《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：11390课程名称：数据可视化技术Data Visualization technology课程类别：学科专业必修课程学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：Python编程教学环境：课堂、多媒体开课学院：计算机与信息工程学院二、课程简介《数据可视化技术》是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，可以快速理解数据所代表的情况或趋势。
通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。
三、课程教学目标四、教学内容（一）数据可视化概述1.主要内容：数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；2.基本要求：了解数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；3.重点：理解数据可视化的作用、分类；4.难点：理解数据可视化的作用、分类；5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的作用、分类、未来的挑战和发展方向。
（二）数据可视化基础1.主要内容：数据的视觉感知、数据可视化的基本流程与设计标准、可视化的基本原则、可视化的基本图标和工具。
2.基本要求：熟悉数据可视化的基本流程和工具的使用；3.重点：重点掌握数据可视化的基本流程和设计原则4.难点：数据可视化的设计原则、颜色理论5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的基本流程与设计原则。
（三）数据分类可视化1.主要内容：时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化2.基本要求：掌握时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化的特点和基本设计原则以及应用场景，能够使用相关可视化工具进行数据展示；3.重点：掌握不同类型数据的可视化方式，熟练操作相关可视化工具，能够对数据进行富有感染力的表达。
数据可视化 教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲随着信息技术的迅猛发展，数据的重要性在各个领域日益凸显。
数据可视化作为一种直观、有效的数据表达方式，越来越受到人们的关注。
为了培养学生的数据分析和表达能力，设计一份完整的数据可视化教学大纲显得尤为重要。
一、引言数据可视化是一门将数据转化为图形、图表等可视形式的学科。
它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还能够帮助人们发现数据背后的规律和趋势。
在本教学大纲中，我们将介绍数据可视化的基本原理、常用工具和技巧，并通过实践案例培养学生的数据分析和表达能力。
二、基础知识1. 数据类型：介绍常见的数据类型，如数值型、分类型、时间序列等，并探讨不同数据类型在可视化中的表达方式。
2. 图表类型：介绍常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，并讲解它们的适用场景和表达效果。
3. 数据清洗：介绍数据清洗的基本概念和方法，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，以确保可视化结果的准确性和可靠性。
三、数据可视化工具1. Excel：介绍Excel中常用的数据可视化功能，如条件格式、数据透视表、图表绘制等，并通过实例演示如何利用Excel进行数据可视化。
2. Tableau：介绍Tableau软件的基本操作和功能，包括数据连接、图表设计、交互式分析等，通过实践案例培养学生使用Tableau进行数据可视化的能力。
3. Python库：介绍Python中常用的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，讲解它们的基本用法和特点，并通过编程实践提升学生的编程能力和创新思维。
四、实践案例1. 市场调研：以某个产品的市场调研数据为例，引导学生从不同维度对数据进行分析和可视化，如销售额的趋势变化、不同地区的销售情况等。
2. 社交媒体分析：以某个社交媒体平台的用户数据为例，引导学生使用数据可视化工具对用户活跃度、用户兴趣等进行分析和可视化，以帮助平台优化用户体验。
3. 公共卫生分析：以某个地区的公共卫生数据为例，引导学生使用数据可视化工具对疫情趋势、疫苗接种情况等进行分析和可视化，以助力公共卫生决策。
数据可视化 课程大纲
数据可视化课程大纲一、引言1.1 课程背景1.2 课程目标二、基础知识介绍2.1 数据可视化概述- 数据可视化的定义- 数据可视化的重要性和应用领域2.2 数据可视化的原理- 视觉感知原理- 数据分类与属性- 数据可视化工具介绍三、数据预处理技术3.1 数据清洗与整合- 数据缺失值处理- 数据异常值处理- 数据重复值处理3.2 数据转换与规范化- 数据类型转换- 数据标准化与归一化- 数据离散化与连续化四、可视化图表设计与应用4.1 基本图表设计原则- 数据类型与图表选择- 视觉编码与映射- 图表的布局与美观4.2 常用可视化图表- 条形图、折线图、散点图 - 饼图、雷达图、箱线图 - 地图、热力图、网络图五、交互式可视化与可视分析5.1 可视化交互技术- 缩放、平移与旋转- 高级交互功能设计- 应用案例介绍5.2 可视分析与可视化工具- 数据探索与发现- 可视化故事讲解- 可视化报告与展示六、数据可视化的实践应用6.1 现实世界的数据可视化案例分析 - 商业分析与数据报表- 社交媒体分析与舆情监测- 医疗与生命科学数据可视化6.2 数据可视化项目实训- 实践项目的设计与开发- 数据分析与可视化实现- 最佳实践与案例分享七、课程评估与总结7.1 期中考试7.2 课程作业与实验报告7.3 课程总结与展望八、参考资料- 数据可视化教材- 学术论文及研究报告- 数据可视化工具手册备注：以上为数据可视化课程大纲的简要框架，具体内容和章节可根据课程设置和教学需求进行调整。
详细的课程安排和具体授课内容将在课程开始前发布给学生。
祝您学业有成，顺利完成任务！。
数据可视化教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲引言：数据可视化是一门重要的技能，它将数据转化为可视化图形，帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化的需求越来越大。
为了培养学生的数据分析和沟通能力，设计一份数据可视化教学大纲是非常必要的。
一、背景介绍数据可视化是一门跨学科的领域，它融合了统计学、计算机科学和设计思维。
在大数据时代，数据的分析和可视化成为了决策和创新的重要工具。
因此，学习数据可视化对于学生的未来发展至关重要。
二、教学目标1. 理解数据可视化的基本概念和原理；2. 掌握常见的数据可视化工具和技术；3. 能够选择合适的图表类型来呈现不同类型的数据；4. 能够设计和创建具有信息传达效果的数据可视化作品；5. 培养数据分析和沟通能力，能够利用数据可视化解决实际问题。
三、教学内容1. 数据可视化基础知识- 数据可视化的定义和发展历程；- 数据可视化的重要性和应用领域；- 数据可视化的基本原理和方法。
2. 数据可视化工具和技术- 常见的数据可视化工具介绍，如Tableau、D3.js等；- 数据可视化的编程技术，如Python的Matplotlib和Seaborn库。
3. 图表类型与数据类型的匹配- 常见的图表类型介绍，如折线图、柱状图、散点图等；- 不同图表类型适用的数据类型和场景。
4. 数据可视化设计原则- 数据可视化的视觉设计原则，如颜色选择、布局设计等；- 数据可视化的交互设计原则，如过滤、联动等。
5. 数据可视化案例分析- 分析和讨论优秀的数据可视化作品，如信息图、交互式可视化等；- 学生进行小组或个人项目，设计和实现自己的数据可视化作品。
四、教学方法1. 理论授课与案例分析相结合，让学生了解数据可视化的基本理论和实践应用；2. 实践操作和项目设计，让学生通过实际操作来掌握数据可视化工具和技术；3. 小组讨论和展示，让学生分享和交流自己的数据可视化作品，提升沟通能力。
五、教学评估1. 平时作业和实验报告，检验学生对于数据可视化理论和工具的掌握程度；2. 项目成果展示和口头答辩，评估学生的数据可视化设计和沟通能力；3. 期末考试，综合考察学生对于数据可视化的理解和应用能力。
《Python数据分析与数据可视化》教学大纲
数据导入与导出
使用Pandas读取和写 入各种格式的数据文件 ，如CSV、Excel、 SQL等。
数据清洗与处理
利用Pandas进行数据 清洗，处理缺失值、异 常值和重复值等。
数据变换与重塑
通过Pandas进行数据 转换、合并、重塑等操 作，以满足分析需求。
数据统计与分析
运用Pandas提供的统 计函数和方法，对数据 进行描述性统计和分组 聚合分析。
使用NumPy生成随机数，进行概率分布拟 合和统计分析。
04
03
SciPy库在科学计算中的应用
优化问题求解
利用SciPy的优化算法 ，求解无约束和有约束 的优化问题。
线性与非线性方程求 解
运用SciPy的求解器，
解决线性方程组和非线
性方程的求解问题。
插值与拟合
使用SciPy进行插值和 拟合操作，对数据进行 平滑处理和预测分析。
《Python数据分析 与数据可视化》教学
大纲
目录
• 课程介绍与目标 • Python数据分析基础 • 数据可视化原理及工具 • Python在数据分析中的应用实践 • Python在数据可视化中的应用实
践 • 课程总结与展望
01
课程介绍与目标
Python数据分析与数据可视化概述
Python在数据分析与可 视化领域的应用
。
数据可视化作品
学生使用Python绘制了精美的 数据可视化作品，如动态图表、 交互式图表等，展示了在数据可
视化方面的创意和技能。
课程反馈
学生对课程内容、教学方式和效 果等方面进行了评价，提出了宝 贵的意见和建议，为课程的改进
和完善提供了参考。
未来发展趋势预测
数据科学领域的发展
《大数据可视化》教学大纲
《大数据可视化》教学大纲一、课程的性质、目的与任务《大数据可视化》是一门综合性很强的基础课程，主要内容包括三部分，第一部分讲解大数据可视化的基础内容，包括大数据可视化基础概念、历史、发展方向、面临的挑战等内容，帮助学生建立起对大数据可视化的基本认识。
第二部分讲解不同类型数据的特点以及可视化的方法，帮助学生认识、深刻理解多种多样的数据类型，掌握针对不同类型的各种可视化方法，为第三部分的实验课程打下基础。
第三部分则是选取了主流的可视化软件、编程语言，介绍其功能特点以及使用方法，最后结合案例帮助学生更好的掌握可视化这门技术，将第一、二部分的概念、知识付诸实际应用当中。
其中第二部分主要包括时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化。
第三部分主要包括Excel 工具、Python可视化语法、R语言可视化语法、FineBI工具、Echarts工具、DataV工具、Tableaue 数据可视化工具、的介绍以及相关案例。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从可视化基本概念入手，由浅入深学习大数据可视化的相关知识，学会可视化的相关关键技术，能够掌握常见可视化工具的使用，同时通过实践掌握可视化分析方法。
本课程除要求学生掌握可视化的基础知识和理论，重点要求学生在实践中学会可视化分析，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1.可视化概述（2学时）介绍数据可视化概念和发展历史，将可视化分为三类，从而深入理解可视化。
理解可视化的作用，了解可视化的发展方向。
2. 数据可视化基础（2学时）了解数据可视化通用流程，了解数据可视化中数据的多种存储方式及其特点。
理解并能够简单运用可视化设计原则。
3. 时间数据可视化（2学时）了解时间数据可视化的应用，理解连续型时间数据、离散型时间数据的特点，掌握对应可视化的方法。
4. 比例数据可视化（2学时）了解比例数据在大数据中的应用，掌握比例数据以及时空比例数据可视化方法。
《大数据可视化技术》教学大纲
《大数据可视化技术》教学大纲第一部分大纲说明一、课程性质与任务《大数据可视化技术》课程是计算机与数据工程学院计算机和大数据专业的公共基础课。
通过本课程的学习，使学生了解大数据可视化的基础知识，掌握大数据可视化的应用操作技能，学会利用数据可视化软件工具进行数据可视化的基本方法，培养学生数据可视化设计的美学素养和数据可视化的设计水平，提高学生解决数据可视化实际问题的能力。
二、教学对象计算机专业大学本科。
三、教学目的和要求本课程是一门技术性、实践性和实用性很强的课程，教学过程中要坚持“精讲多练”的指导思想，综合运用案例式、任务驱动式、项目式、研讨式、启发式等多种教学方法，充分利用网络、多媒体等现代教学手段，通过理论讲授、实例操作演示、上机实验等环节，培养学生的大数据可视化应用和操作能力、自主学习能力、独立思考能力和开拓创新能力。
通过本课程的学习，了解数据可视化的发展历程及数据可视化的应用范围；了解常见的数据可视化工具；掌握数据可视化的流程；掌握应用数据可视化的原则；熟练应用数据可视化设计组件；能够运用数据可视化设计的技巧，根据数据类型进行数据可视化设计；掌握使用Excel、Python创建常见图表的方法；了解如何通过Tableau、ECharts创建常见的图表。
四、先修课程本课程的先修课程是《计算机应用基础》。
五、使用教材及参考资料使用教材：大数据可视化技术参考资料：[1].Excel数据处理与可视化.[2].Python数据可视化方法、实践与应用.六、教学形式、教学方法及实践性环节教学形式：理实一体化教学方法：讲授与上机实验结合七、考核考核形式：上机考试；试卷结构：单项选择题、判断题、操作题。
成绩评定：期末考试（80%），平时考核（20%）；八、课时分配表九、教学进度表第二部分教学内容项目一了解大数据可视化教学目的和要求了解：学生了解什么是数据可视化，在哪些领域可以应用到数据可视化；掌握：数据可视化的发展历程。
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“可视化计算”课程教学大纲
2012.10
英文名称：Visible Computing
课程编号：××××
学时：32 （理论学时）课外学时：（32）
学分：2
适用对象：全校二年级以上理工类本科生
先修课程：大学计算机基础
使用教材及参考书：
[1]程向前陈建明.可视化计算北京请化大学出版社2013.
[2] Harel, D. with Feldman, Y. Algorithmics: The Spirit of Computing, 3rd Edition,
Harlow, England: Pearson Education, 2004.
[3] 邹恒明算法之道机械工业出版社2011.3
一、课程性质和目的（100字左右）
性质：理工类通识课
目的：培养非计算机专业理工类本科生运用计算思维和计算工具的能力, 掌握算法的分类、选择和应用实现的基本技能。
二、课程内容简介（200字左右）
可视化计算课程的主要内容涉及程序设计、数据结构、算法设计与分析有关的内容。
考虑到非计算机专业的本科生的一般计算机基础，在此课程中不使用传统的编程语言, 而是使用流程图模拟器设计和分析各种算法并进行实验验证。
课程重点放在基于可视化流程图的算法设计与分析，算法复杂性的估算和验证，典型算法案例分析等。
主要创新点：可视化算法设计、算法时间复杂性验证、使用线形数据
结构实现非线性数据类型、算法结果的图形化输出等。
三、教学基本要求
1．掌握使用流程图仿真软件Raptor的安装和基本应用
2．掌握Raptor下的基本算法结构（分枝、循环、子图、子程序）
3、掌握使用Raptor实现常用算法的设计和调试
4、掌握基本数据结构，栈、队列、树和图在Raptor 中的实现
5、掌握重要的算法思想
6、掌握人机交互界面的设计
7、图形化输出结算结果
四、教学内容及安排
第1章RAPTOR程序设计基础
1．流程图仿真软件Raptor简介
2．程序设计的基本概念
3. 问题求解过程
教学安排及教学方式
第2章算法设计与可视化
1．算法初步
2．算法复杂度分析
3. 计算的可视化问题
4. 算法设计常用子程序教学安排及教学方式
第3章基本算法和策略1．基本算法
2．基本策略
教学安排及教学方式
第4章模型化
1．从有限状态机到图灵机
2．使用RAPTOR实现抽象数据类型教学安排及教学方式
第5章排序与查找
1．排序
2．查找
教学安排及教学方式
第6章信息论、哈夫曼编码与二叉树1．信息论基础
2．哈夫曼（Huffman）编码
3. 二叉树
教学安排及教学方式
第7章图论基础与应用
1．图论基础
2．图论应用
3. 图算法的可视化
教学安排及教学方式
第8章计算工具的评估和选择
1．计算工具的精度评估
2．从RAPTOR到C++的算法环境转换
3. 逆向工程：从代码到流程图
教学安排及教学方式
复习：可视化计算
教学安排及教学方式
五、实践环节（课外）
1．作业完成，16学时
2．大作业，16学时
说明：选课同学请自行解决计算环境，建议自购计算机。
六、课外学时分配
七、考核方式
闭卷；闭卷机考成绩占60 %，大作业20%，平时作业占20%
大纲制定者：
大纲审核者：。