UniMate AI

32146

Data Visualisation and Visual Analytics

难度 中等

This subject covers the core data visualisation and visual interaction (or navigation) technologies that support the visual analytics and decision-making processes. Students study the latest data visualisation articles and the practice of cutting-edge data visualisation and visual analysis software. The subject provides an essential understanding of the procedure (loop) and the methodology of visual data analytics. It discusses the human involvement (or input) in the loop of analytical reasoning facilitated by interactive visual interfaces. On successful completion of this subject, students are capable of designing and evaluating various advanced visualisation interfaces that can be directly applied into the loop of visual data mining or visual analytics to enable them to become data visualisation designers and visual data analysts. 本主题涵盖支持可视化分析和决策过程的核心数据可视化和可视化交互(或导航)技术。学生将学习最新的数据可视化文章以及尖端数据可视化和可视化分析软件的实践。该主题提供了对可视化数据分析的过程(循环)和方法的基本理解。它讨论了交互式可视化界面促进的分析推理循环中的人类参与(或输入)。成功完成此课程后,学生能够设计和评估各种高级可视化界面,这些界面可直接应用于可视化数据挖掘或可视化分析循环,使他们成为数据可视化设计人员和可视化数据分析师。

Reviews

学生评价

4.0

难度

4.0

含金量

3.0

压力

3.0

教师评分

Zhian Chen

这课的coordinator 是Maolin Huang老师,老师学术水平很高的,但教课可能不是特别认真(反正每次我发email找他他都不回,下课问他他还忽悠我发email慢慢聊),所以这课相对一些硬课会比较水一些,但data visualization确实是一门对data analytic比较重要的技术,老黄课上其实介绍了很多种graph可视化技术还夹杂了一些算法,可以拓宽一下视野,现在好像听说tutorial还会教power BI(我那届是没教的,就展示一些做graph可视化的网站),这是做da的同学必备的技能,这门课诀窍是找一个好的tutor,老黄找的tutor都不错的,认真负责,给分还比较松,过这门课是不成问题的,也不会给学生太多压力

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

Deloitte

6 位校友

岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer

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。