数据可视化(陈雪锦, 张举勇) 2020秋 2019秋  课程号:DSCI6401P01
2020秋 2019秋  课程号:DSCI6401P01
9.0(1人评价)
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
选课类别:专业 教学类型:理论实验课
课程类别:研究生课程 开课单位:大数据学院
课程层次:硕士 学分:3
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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Andrew 2020秋

成绩还没出,先占个坑,出成绩后来改。(出成绩啦,感谢老师给了我这学期最高分,评分+1)

先说一下这门课的安排,两位授课老师都不是专业研究可视化的,所以日常讲课ppt多采用国内可视化泰斗浙大陈为教授以及另一位北大老师的课件,课程内容以介绍当前可视化领域研究方向为主(不是大多数人想象中那种教你画画直方图),张举勇老师介绍了可视化基础部分,陈雪锦老师则是通过论文报告的形式介绍了可视化当中图片语义分析、wordcloud、特征识别、流量图等概念,论文以可视化方面的会议+CVPR、KDD等会议论文为主。

分数构成:

•3次编程项目(code+report) —60% 

•Paper reading + Presentation —35%

•出勤及其他 —5%

下面我来细说:

3次编程项目分别是:Metro-map、Wordcloud词云图、TSNE聚类,详细可以见附件ppt。每个作业给了两周时间完成,并且允许调用库函数,网上也有比较多示例,应该说是比较简单的。两位助教平时在群里回复问题有些延迟,但基本都会回答。

论文报告要求分组,两到三人一组,每组十篇粗读,两篇精读,最后两次课上台presentation。需要注意的是,因为可视化研究方向不多,尽量要求报告次序靠前会好点,不然很可能发现你的选题被前面的人讲了个遍。例如这学期的撞车重灾区——深度学习的可视化理解,大概一半的组讲了这个吧。光是GradCAM就有五六组讲到。PPT方面,尽量简洁朴素,多图少字,老师多次点到这个。

出勤方面,两位老师都没有点名过,哪怕教室里坐着十个人不到。

三次作业PPT:infovis_hw1.pptxinfovis_hw2.pptxinfovis_hw3.pptx

给分:上学期放假第一天视频报告,至今还没出分,出了回来补。具体上课的ppt因为据说原主人介意,不好发布在网上,有选课的同学可以自行向老师索取,或选课后来找我要睿客云盘分享链接。这门课没有考试,所以其实也就上课看看就好了。

 

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陈雪锦

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张举勇

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