数据可视化与 D3.js(中/英)

用数据交流信息

中级

大约 7 个礼拜

6小时每周 (按照自己的节奏)

加入成千上万的全球学员

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课程概述

学习数据可视化的基本原理和练习用数据交流信息。本课程涵盖如何将设计原则、人类感知、色彩理论和有效的故事讲述运用于数据可视化。如果你要向别人展示数据,想要成为一名分析师或数据科学家,或者如果你想提升使用可视化工具的技术,那么学习此课程可以帮你增长这些技能。

此课程不包括发现数据见解的探索性方法。相反,此课程的重点是如何对数据进行视觉编码,并在发现见解时将数据呈现给受众。此课程提供中文版本。

喜欢这门课程?加入“数据分析”纳米学位。

为什么学习这门课程?

在实践中学习!你将分析现有的数据可视化并创建新的可视化来了解该领域。归根结底,数据可视化是一种沟通形式。学习如何成为一名优秀的沟通者,以及如何让读者从你的图形中获得简介与理解。此课程还利用开放的网络标准(HTML、CSS、SVG)来创建数据可视化。

你还可以学习…

  • 通过对你的数据进行最佳视觉展示,来清晰地交流信息
  • 讲故事、激发讨论和创造读者的行动召唤
  • 设计可与《纽约时报》(NYTimes) 及其他媒体公司的效果相媲美的图形
  • 如何使用开放 Web 技术为你完成的工作创作在线作品集
  • 使用可视化库 (dimple.jsD3.js) 来创建图形

先修要求

无论你的编程背景如何,你都可学习第 1a 和 2a 课的数据可视化与设计原则,这两节课无需以下建议背景也可参加。

要成功完成此课程,首先你得熟悉基本的编程原理,包括数据类型(字符串、数组、布尔值等)、if else 语句和 for 循环。你还要能够描述诸如函数和对象等概念。我们的 计算机科学导论Python 编程基础是理想的入门课程。

HTML 和 CSS(设置网页的结构与样式)基础知识并非必备要求,但强烈建议你加以了解。如果你没有 HTML 或 CSS 经验,建议你学习 HTML 和 CSS 入门课程。

此课程的独特之处在于最终项目使用 dimple.js 或 d3.js 完成均可。可视化库 dimple.js 比 d3.js 容易使用,而且需要的背景知识更少。并且,使用 dimple.js 创建图形使用的代码要比使用 d3.js 少得多。

那么为什么要使用 d3.js 呢?

使用数据驱动文档 (d3.js) 可构建高度自定义的图形。如果你想获得更多技术技能和详细了解 Javascript 及开放 Web 标准,那么你需要完成第 3 课和第 4 课,为最终项目做好准备。

如果你想要使用 d3.js 完成最终项目,你需要有读取和使用文档的经验。例如,你要能在 Javascript 中编写 for 循环代码,或查找在 Javascript 中使用字符串和数据的语法。如果你使用 Javascript 的经验基本为零,建议你先学习我们的 Javascript 基础课程。

查看使用优达学城的技术要求

你将学习什么内容?

项目

创建有效的数据可视化

根据数据集创建数据可视化,讲述关于该数据的故事或突出数据的趋势或模式。使用 dimple.js 或d3.js 创建可视化。你的作品要反映数据可视化的理论和实践,例如视觉编码、设计原则和有效交流。

学习计划

第 1a 课:可视化的基本原理(2 小时)

了解大数据可视化的元素。在这节课中,你将见到数据可视化专家,了解数据科学背景下的数据可视化,并学习如何以视觉形式表示数据值。

第 1b 课:D3 构建模块(4 小时)

了解如何使用 Web 的开放标准创建图形元素。你将学会如何选择页面上的元素,添加 SVG 元素,以及如何设置 SVG 元素的样式。如果你几乎没有使用 HTML 和 CSS 的经验,在课程中充分利用所有讲师注释。

迷你项目 1:原始数据可视化(2 小时)

使用你所选择的软件创建数据可视化。我们会提供可视化软件以及数据集建议。我们希望你马上动手进行数据可视化,所以这是你的第一次实践机会!

第 2a 课:设计原则(2 小时)

我的数据应该使用哪种图表类型?在制作图形时,我应该避免使用哪些颜色?我怎么知道我的图形是有效的?调查这些问题,并了解世界杯数据集,此数据集将在整个课程中使用。

第 2b 课:Dimple.js(4 小时)

学习如何使用 Dimple JavaScript 库创建图形。在学习 d3.js 前,此库将作为热身编码介绍学习。你将能够使用最少的代码制造较大的图形,所有图形将具有互动性,无需你进行任何额外工作。Dimple,非常简单!

迷你项目 2:Take Two (2-5 小时)

找到一个现有的数据可视化,评估它做的好与不好的方面。最后,使用你自己选择的软件工具重新创建这个图形。我们建议你使用第 2B 课中所讲的 dimple.js,但不希望让你感觉工具选择受到约束。尽管使用任何对你有用的工具。

特别提示

到课程的这一点,你就可以开始最终项目了。课程的其余内容包括叙事结构、偏差类型和地图。第 3 课和第 4 课中的所有代码都与 d3.js 相关。如果你想了解 d3.js 并使用 d3.js 完成最终项目,那么请继续。如果你想停止,你可以使用 dimple.js 完成最终项目。

第 3 课:叙事(5 小时)

了解如何将不同的叙事结构融入到你的可视化中,并跟随 Jonathan 为世界杯数据集创建图形。你将在数据可视化过程中了解不同类型的偏差,并学习如何向数据可视化添加上下文。在本课程结束时,你将有坚实的 d3.js 基础。

第 4 课:动画和交互(5 小时)

静态图形很好,但交互式图形更好。了解如何利用动画和互动为你的受众呈现更多数据见解。再次跟随 Jonathan 学习如何为世界杯数据集创建气泡图。

最终项目:创建有效的数据可视化(2 小时或更多)

你将创建一个能够清晰传递数据集信息的数据可视化。你将使用 dimple.js 或 d3.js 并在这个过程中不断收集反馈,最终得到清晰美观的图形。

注意:注意:免费学习的学习者可以通过完成项目来展示学习成果。但是,仅报名参加数据分析纳米学位的学习者能够提交最终项目供评审并获得证书。

讲师与合作伙伴

Ryan Orban

Ryan Orban

Ryan 当前是 Zipfian 学院的首席执行官和联合创始人。在成立 Zipfian Academy 之前,Ryan 是 Nutanix 的一名高级系统工程师,致力于创建适用于虚拟化环境的扩展分布式计算解决方案。Ryan 拥有加州大学伯克利分校细胞及分子生物学本科学位,在校期间他在“植物基因表达中心”深入探究了植物免疫性,并构建了面向下一代测序技术的大数据应用。在挖掘数据之美以外的时间,Ryan 还喜欢破解 3D 打印机、DIY 生物学和开源硬件。

Chris Saden

Chris Saden

在 2008 年从埃默里大学毕业后,Chris 担起了高校招生工作,并持续了一年时间,后来来到奥克兰的高中教授数学。他非常喜爱学习,并相信每个人都应该获得良好的教育。2012 年,Chris 加入了优达学城,开始向成千上万的学员讲授课程,并与大家分享解决问题的快乐。

Jonathan Dinu

Jonathan Dinu

Jonathan 同样是 Zipfian 学院的联合创始人和首席执行官。他在加州大学伯克利分校学习计算机科学与物理时首次发现自己对与数据相关的一切事物充满兴趣。早期,他曾在高山数据实验室(Alpine Data Labs)工作,开发应用于在 Hadoop 上进行预测分析的分布式机器学习算法。Jonathan 热衷于以最具创新性的方式分享他的所学。在 Zipfian 学院,他得以将自己最喜欢的两件事物相结合:人文与代码。在工作之外,他喜欢发表关于数据、可视化和教育的博文,你可在 hopelessoptimism.com 阅读他的文章。

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