数据可视化与可视分析

课程内容：前端可视化相关内容 上课自由度：低/高 说它低吧，每节课都得露脸，老师记名字记到能当人脸识别系统用，你一缺席直接触发人工呼叫，甚至电话追杀；说它高吧，老师也懒得管你上课到底在干嘛，人到了就行，灵魂随意。 考核标准：平时作业（50%）+ 期中测试（10%）+ 小组大作业（30%）+ 出勤（10%） * **平时作业**：每周做一个深入一点的可视分析组件，最后攒成一个简单的分析系统，一共八次，每次难度跨度不会很大 * **期中测试**：随堂从数据处理开始搓一个可视分析小系统，难度不大，查资料和用辅助工具都随你 * **小组作业**：五人一组，做一个完整的可视分析系统，要交个人报告、小组报告、ppt、海报并做一次pre。分摊到每个人头上的实际工作量不算多 * **出勤**：前8周每周两节，第一节上课，第二节实践教你怎么做作业；后四周每周检查小组项目进度。前面说了不来会打电话，所以出勤分基本很难被扣（笑 授课质量：其实还不错，每节课都能捞到一点概念性的东西，学完对可视分析的理念会有点数；实践课也会教点比较实用的前端技能，不过效率这块肯定还是打不过自学。 最后说说老师本人，人还蛮好的，期末还请全班吃了小蛋糕和奶茶，给分也相当友好，总之没那么高逃课需求的同学，这门课还是挺推荐选的（笑

课程内容：html css d3 echarts 上课自由度：其实挺高的，老师在上面讲自己的，大家好像也都在底下干自己的 考核标准：一次期中考试，几次作业 给分那是真的好，看完上面后面任何缺点的，都能直接一键盘忽略不计

课程内容：html+css+js三件套，外加echarts、d3.js这类可视化框架，再掺点可视化思想 上课自由度：低到基本属于被钉在座位上 考核标准：作业+期中考试+期末项目 授课质量：就那样吧，一般般 workload大得一塌糊涂，期末项目要交的东西多到离谱（视频、海报bala一大堆），但奈何给分极高，所以全都能原谅：）

课程内容：可视化那点思想，加上d3、echarts、js、html一整套工具箱，主打一个“画画也能拿学分”。后五周每节课点名查大项目进度，嘴跟开了刃似的，每个小组都被挨个上强度压力拉满。 上课自由度：较低，签到基本跑不掉，后期老师差不多把每张脸都认全了，你就是人群中的那棵葱。 考核标准：平时作业+期中考试（笔试+编程）+期末小组大项目。期中笔试对了答案发现错了一堆，心都凉了半截，结果总分居然还挺高，堪称薛定谔的发挥。 授课质量：挺高，比较在意学生上课到底薅到了啥，不算水课，但给分高啊，光这一点就能把前面的血条全回满。

课程内容：老师上课主要结合实例介绍数据可视化的相关理论(如可视化的类型及适用场景等)，由助教讲解编程相关知识(javascript,html,css,d3.js,echarts等)。一节课下来左耳理论右耳代码，中间不串联。 上课自由度：较高，每节课课前会扫码签到，老师偶尔提问。低头族生存空间充足。 考核标准：平时作业(60%)+期中考试(10%)+期末小组作业(30%) 授课质量：老师讲的很好，人也很好，会关心同学的学习情况，属于课界的良心甲方。