数据可视化旨在借助于图形化的手段，清晰有效地传达原始数据的潜在信息，帮助用户直观地理解数据并快速发现数据中的规律，从而实现对稀疏而又复杂的数据的深入洞察。在本课程中，我们将融合颜色设计理论、认知科学原理、计算机图形学、数据挖掘、统计学、图像处理、计算美学等多方面的知识，介绍有效的数据可视化技术和算法。该课程面向在开发过程中有数据可视化需求及对前端开发工具感兴趣的本科生。本课程是一门理论与实践并重的课程，注重对学生编程开发能力的培养。选修该课程的同学，可在寒假期间自学一些 HTML及JavaScript的知识，为课程学习的顺利开展打下基础。课程PPT在每次课程结束后到超新泛雅平台的课程资料板块下载：http://ecnu.fanya.chaoxing.com。
课程安排（单周1-4节|双周1-2节）
第01周 数据可视化简介 | 可视化工具（理论 | 实践，02月25日）
第02周 课程内容简介 | JavaScript简介（理论，03月04日）
第03周 可视分析（理论 | 实践，03月11日）
第04周 视觉感知与认知 | 颜色空间（理论，03月18日）
第05周 网络图数据可视化（理论 | 实践，03月25日）
第06周 层次数据可视化（理论，04月01日）
第07周 文本数据可视化（理论 | 实践，04月08日）
第08周 地理空间数据可视化（理论，04月15日）
第09周 时空数据可视化（理论 | 实践，04月22日）
第10周 科学可视化(上)（理论，04月29日）
第11周 科学可视化(下)+医学可视化（理论+实践，05月06日）
第12周 高维数据可视化（理论，05月13日）
第13周 交互与评估 | 大数据可视化（理论 | 实践，05月20日）
第14周 多媒体数据可视化 | 大作业1点评 | 随堂测验 (图布局算法、流线绘制方法)（理论，05月27日）
第15周 端午节放假（06月03日）
第16周 深度学习与可视化 | 可视化前端框架 | 随堂测验 (体绘制、t-SNE)（06月10日）
实践内容 | 实践代码 | jQuery UI示例代码 | 常见算法可视化 1 | 常见算法可视化 2 | 神经网络可视化 | CNN可视化示例1 | CNN可视化示例2 | Ant Design中后台框架演示 | Ant Design中后台框架项目主页
第17周 期末项目汇报（06月17日）
参考书籍
- 可视化导论. 陈为等. 高等教育出版社.
- The Visual Display of Quantitative Information (2nd Edition). E. Tufte. Graphics Press.
- The Grammar of Graphics. Leland Wilkinson, Springer.
- Visual Analytics for Data Scientists. Natalia Andrienko, Gennady Andrienko et al. Springer 2020
课程资料
- 可视化工具： EChart | D3 | Vega | AntV
- 学术会议： IEEE VIS 可视化顶会 | IEEE VIS2020 中国预会议 | 中国可视化与可视分析大会
课程要求（疫情原因，做了调整）
- 考勤 (10%)
- 平时测验 (5%)
- 上机实践表现 (25%)
- 课后实践作业 (10%)
- 期末成绩 (40%期末项目+10%期末测验)
授课老师
李晨辉副教授 (可通过邮件方式与老师联系)： chli@cs.ecnu.edu.cn