Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
COMP5048
可视化分析
6 学分难度 超难👥 15 人学过
课程定位 COMP5048（Visual Analytics）是 USYD 计算机方向的关键课程，重点训练从理论理解到工程交付的闭环能力。课程通常连接后续高阶课程或行业项目，对算法思维、系统设计和代码质量有明确要求。 技术栈与学习内容 学习内容覆盖编程实现、系统抽象、性能分析与工程规范。常见工具包括 Python/C/C++、命令行、Git、自动化测试与调试工具。课程不只看功能是否可用，也看设计合理性、复杂度与可维护性。 课程结构 通常按 13 周推进，考核由 Lab/Quiz、两次作业和期末评估构成。中后期任务会叠加，既要完成实现，也要给出分析与复盘。建议按周推进并持续留出调试与测试时间。 适合人群 适合希望强化计算机核心能力、准备继续攻读系统/算法/AI/数据方向课程的同学。建议每周投入 8-14 小时，采用“预习-实践-复盘”节奏，避免在截止日前集中突击。
Course decision
选课先看
先看考核重心、截止节奏和入门要求，再决定这门课是否适合你的学期安排。
一句话判断
适合已经掌握数据结构与算法、愿意通过持续练习和长周期项目完成考核的学生。本课没有单独列出期末考试，但 Assignment 2 的小组展示和最终报告合计占 60%，Week 8 之后需要持续推进同一个复杂数据视觉分析项目。
考核总权重
100%
4 项考核
最高单项
30%
Assignment 2
期末考试
有
以官方 outline 为准
Hurdle
需确认
考核表没有列出书面考试，但结果规则正文仍写有“书面考试至少 40%”要求；两处信息不一致，选课后应向 coordinator 或 Canvas 确认。
入门要求
- 课程层级
- 研究生课程（6 学分）
- 正式先修
- 无正式先修课
- 默认基础
- 需具备数据结构与算法经验，程度参考 COMP9103、COMP9003、COMP2123、COMP2823、INFO1105 或 INFO1905。
- 不可重复
- 已修或正在修 COMP4448、OCMP5048 的学生不能重复选修。
- 开课安排
- 2026 Semester 1 与 Semester 2，Normal evening，Camperdown/Darlington。
What you learn
学完能做什么
学习成果来自官方 Unit Outline，关键词来自这门课的逐周主题。
- 1
为复杂数据选择合适的视觉变量、空间利用方式和视觉组件组织层级。
- 2
针对具体问题域选择、应用并调整可视化方法，通过视觉检查支持数据分析。
- 3
理解生成抽象数据可视化所需的基础计算概念、技术与算法。
- 4
理解影响可视化有效性的基础 Human-Computer Interaction 原则。
Syllabus
每周大纲
默认只展示每周独有的知识重点；节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
- 1
课程导入与开发环境
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 2
核心概念与基础练习
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 3
系统建模与抽象
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 4
算法与复杂度分析
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 5
工程实践与代码规范
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 6
阶段实战任务
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 7
中期复盘与错题整理
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 8
专题进阶 1
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 9
专题进阶 2
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 10
系统集成与调优
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 11
案例分析与性能诊断
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 12
期末冲刺训练
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
- 13
全课程总结与答疑
围绕 COMP5048 Visual Analytics 的核心知识点进行讲解、实验与代码复盘。
Assessment
考核结构
Lab / Quiz
每周实验与阶段测验。
15%
Assignment 1
专题实现与分析报告。
25%
Assignment 2
综合项目或实验报告。
30%
Final Exam
期末综合考核。
30%
Assignments
作业详情
Assignment 1
完成 COMP5048 的核心主题实现与测试。
重点: 核心概念落地与代码质量
要求:提交代码、测试说明与简要分析
⏱ 预计 18 小时
Assignment 2
完成 COMP5048 的综合场景任务并做性能/结果评估。
重点: 系统化设计与问题定位
要求:提交完整报告与可复现结果
⏱ 预计 22 小时
Reviews
学生评价
3.0
难度
5.0
含金量
2.3
压力
4.0
教师评分
Susie Han
各种作业和期末结合来评分的一门课。作业的给分都不是很高。
Susie Han
整体给分不是很高，所以需要特别特别努力才能拿高分。期末考试全靠背，都是slides上的内容。
Joy Yao
DS必修，但是这门课很难。 可这门课教了很多东西，非常实用。数据可视化是当下非常重要的技能，推荐学习
Rules
提交与 AI 使用边界
- 官方考核表没有列出书面考试，但结果规则正文仍保留“书面考试至少 40%”的通过要求；两处信息不一致，需要向 coordinator 或 Canvas 确认。
- Assignment 2 Group Presentation 明确禁止使用生成式 AI；其余四项考核标注为允许使用，但必须按要求声明。
- 书面作业迟交通常按每天扣该任务最高分的 5% 处理；超过 10 个日历日记 0 分。
- 每周 Lab practices and knowledge checks 属于持续考核，不接受迟交。
- Canvas 才是任务细则、提交格式和当周更新的最终来源。
Reading
官方列出的阅读材料
- 1.Colin Ware — Information Visualization: Perception for Design (2nd ed.)
- 2.Tamara Munzner — Visualization Analysis and Design
- 3.Natalia Andrienko et al. — Visual Analytics for Data Scientists
- 4.Di Battista, Eades, Tamassia & Tollis — Graph Drawing
具体章节与获取方式以课程 Canvas 和 Library eReserve 为准。
From Seniors
学长留下的
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
学姐说
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
往年考点 / 踩坑
这门课暂无往年考点记录。
毕业生去向(整体)
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
Zerologix
4 位校友岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
Servian
4 位校友岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言（testimonials）的整体分布，无法关联到具体学员或其所选课程；仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。