数据可视化与可视分析 · 修读回执档案

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。

课程内容：数据可视化与可视分析，外加网页可视化绘图。 上课自由度：扫码签到，然后你爱去哪片云里待着都行。 考核标准：无期末考试，平时每周都有作业，还有签到分；其中有一个足足一整节课的考试，说是占比5%；最后一个小组大作业（3-4人组），最后一节课pre然后组间互相打分。具体分值分配记不清了，教务网上显示得也很模糊，糊到像打了马赛克。 讲课质量：很硬核（选的交叉），能学到很多网页制作等知识。绘图多推荐d3.js，当然最后大作业总是会偷懒而使用框架——嘴上说d3.js，手上点框架，人类的本质是省事。

这门课我不吐不快，不吐我憋得能原地羽化登仙。 课程内容：呵呵，这是在把我当幼儿园大班招生吗？ 上课自由度：呵呵，老太婆 考核标准：作业*N 35%+考试20%+团队大项目45% 作业多到像自助餐无限续盘，可吃完全身细胞没一个记住新东西。 玄学打分 授课质量：道德绑架？？？ 各种写网页html、js、DOM、CSS、前后端、D3。 随手甩两张表过来，你就得当场给它们做一场可视化法事，烦到头皮发麻！ 硬塞垃圾D3，硬按头做网页可视化。道德绑架一整套连招！ 这老师智商有问题，而且严重言行不一、自以为是。ddl瞎jb乱改。 本人交大本硕，在交大的6年中遇到的sb老师“三级品”之一。太炫了！