** 确切的内容主题和日程安排可能会根据学生的兴趣和课程讨论进行动态调整 **
| 09/23 |
Week 1 课程简介+可视化概述 [slides]
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课程内容+学习目标介绍
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什么是可视化？
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为什么要可视化？
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可视化的发展简史
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可视化的实现工具
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大作业主题说明
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| 09/26 |
Week 1 视觉感知与视觉通道 [slides]
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| 09/28 |
Week 2 可视化流程框架与图表设计 [slides]
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可视化的基本流程
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数据可视化框架
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可视化图表
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可视化设计三步曲
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可视化设计进阶
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Week 3 Python数据获取与处理 [slides]
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数据获取，数据从哪里来？
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数据处理，如何清洗数据？
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JupyterLab
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课堂实践：代码跟跑+自适应练习
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| 10/14 |
Week 4 大作业选题/进展汇报
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项目作业选题优化、确定
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细致讨论、规划后续节点、方案
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Week 4 pyecharts 教学（上） [slides]
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Pyecharts上手
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基本图表实现
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多图表组合
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真实数据图表
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课堂实践：代码跟跑+自适应练习
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| 10/21 |
Week 5 pyechart 教学（下） [slides]
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visualMap视觉映射
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Dataset数据集
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视图与交互
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隐喻图表
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嵌入网页
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课堂实践：代码跟跑+自适应练习
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| 10/24 |
Week 5 可视化相关智能分析技术 [slides]
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文本数据可视化简介
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文本内容的可视化
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文本关系的可视化
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课堂实践：文本智能分析（分词、主题聚类、情感分析等）
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| 10/28 |
Week 6 时空数据可视化、可视化交互 [slides-1] [slides-2]
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空间场数据可视化概述
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地理型数据的可视化
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时变型数据的可视化
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可视化交互简述
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可视化交互空间与模型
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可视化交互设备
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可视化的价值评估
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| 10/31 |
Week 6 大作业展示汇报
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