UCL——MSIN0167 数据可视化Data Visualisation 考试&论文&课程辅导

一、课程概述

本课程有两个侧重点：一是侧重于数据可视化的批判性思维；二是着重于数据可视化的技术实施。

第一个侧重点学生提供了对数据可视化的理论和实际理解，涵盖了掌握此主题所需的当代能力的全部范围。在工作流程过程之后，学生将了解设计思维在数据视觉交流中的作用，从而提高创意选择的效率和有效性。学生将了解发展新闻本能的重要性，对上下文影响的重要认识以及与数据构成分析风格的基础的复杂性。

第二个侧重点提供了数据可视化的技术介绍，从使用Python Jupyter笔记本进行分析和可视化开始，并显示该分析结果如何在简单的Web演示中使用。除了展示如何使用笔记本驯服数据外，它将涵盖将这些结果传输到网络所需的基本Web-DEV技能，既可以作为完整的静态渲染笔记本电脑，又是静态或动态的交互式图表，后者使用Pythons绘制了后者图书馆。还将简要介绍到迄今为止网络上最大，最强大的可视化库D3。

二、能力提升

数据可视化的理论和实践理解：学生将掌握数据可视化的理论和实践，从数据分析到可视化展示的全过程，涵盖数据可视化所需的当代能力的全部范围。
创意选择和效率提高：通过掌握设计思维在数据可视化中的作用，学生将提高创意选择的效率和有效性，从而更好地传达数据信息。
数据沟通能力：学生将学会如何与他人沟通数据信息，揭示细微差别、歧义和缺陷，增强数据沟通的效果，并拥有信心面对不确定性。
数据可视化技术应用：学生将掌握使用Python Jupyter笔记本进行数据分析和可视化的技能，了解如何将分析结果展示在简单的Web演示中，并获得基本的Web-DEV技能。
静态和动态交互式图表设计：学生将学会设计静态或动态交互式图表，使用Python的绘图库，展示数据分析结果，增强数据可视化的交互性和吸引力。
D3可视化库的应用：学生将简要介绍到目前为止网络上最大、最强大的可视化库D3，了解其基本原理和应用场景。