数据可视化工程师

课程概况

本微专业由城市数据团联合网易共同出品。城市数据团公众号、知乎等平台粉丝超50万，长期为政府、地产、新零售等多个行业提供大数据平台产品、数据研究服务、模型算法服务及数据化系统解决方案。 网易教学团队则结合考拉、有数平台等一线产品真实案例，帮助学员进阶数据分析。

适用人群

1、在校学生。人工智能、计算机、数学等相关专业的在读学生人群。

2、职场小白。已经步入职场，技能需要补充且自学吃力的职场人员。

3、转行人员。想从传统行业转型人工智能方向的从业人员。

4、企业管理者。企业内希望深入了解人工智能计算机视觉方向的团队管理者。

学前基础

本门课程从零开始讲解，若学员有python语言及统计学基础则更容易上手。

课程安排

01 存储与管理：数据库PostgreSQL

本门课程是本微专业的基础部分，讲述SQL语言基础和PostgreSQL数据库的安装、使用及案例，通过多个案例操作，让大家了解目前数据库语言和数据库主流工具，明确SQL的应用方向，熟练掌握PostgreSQL，搭建好自己的数据库。除此之外，学会使用SQL进行数据处理和分析，为之后的数据可视化奠定基础。

课程核心关键词：数据库PostgreSQL、SQL语言入门、数据清洗及处理。

CH01 课程导论：为什么需要巩固数据管理技术？

1.1 工作体系的转化：从数据库起始

1.2 为什么选择PostgreSQL？

1.3 PostgreSQL简介及发展

1.4 PostgreSQL安装与配置

CH02 PostgreSQL基础

2.1 psql与pgAdmin工具的使用介绍

2.2 sublime辅助代码实现

2.3 常用命令

2.4 PostgreSQL用户及权限管理

CH03 SQL语言入门

3.1 SQL语法简介

3.2 DDL数据定义语言

3.3 DML数据操纵语言

3.4 WHERE-条件过滤

3.5 数据类型

3.6 GROUPBY-数据分组

3.7 JOIN-数据连接

3.8 UNION-数据合并

3.9 别名与动态表复制

3.10 数据运算与函数

3.11 WITH语句

CH04 数据处理进阶

4.1 数据导入与输出

4.2 缺失值处理

4.3 异常值处理

4.4 数据归一化

CH05 基本数据表达逻辑

5.1 基本图表类型

5.2 比较类图表逻辑及案例

5.3 分布类图表逻辑及案例

5.4 构成类图表逻辑及案例

5.5 关系类图表逻辑及案例

考核

考核项目1 – 个人数据库搭建

考核项目2 – 数据清洗及筛选综合实践

考核项目3 – 基于PostgreSQL的消费数据解析

02 数据辅助决策：商业智能

Tableau是目前数据可视化及商业智能方面最好用的工具之一，本门课通过Tableau链接数据库，进行数据分析、挖掘及可视化。使用Tableau构建基本图表、高阶图表和数据仪表盘，帮助学员进行业务核心数据的挖掘，并快速表达、分享给被交付方。

课程核心关键词：商业智能与Tableau、Tableau数据连接、Tableau数据可视化表达、Tableau高阶计算和图表、仪表盘和故事架构。

CH01 课程导论：商业智能BI与Tableau

1.1 为什么选择Tableau？

1.2 Tableau 简介及发展

1.3 Tableau 安装与配置

CH02 Tableau基础

2.1 菜单和工具列表

2.2 主要工作区块

2.3 工作表

2.4 仪表板与故事

CH03 数据连接

3.1 最简单的连接数据方式，从Excel开始

3.2 管理源数据3.3 提取, 保存并发布数据源

3.4 从网上连接数据

3.5 利用Uion来连结数据

3.6 跨数据库的数据连结

3.7 数据混合

3.8 连接PDF里面的数据

CH04 分析结果可视化

4.1 数据下钻与分层结构

4.2 了解维度和度量的差异

4.3 排序

4.4 组, 集

4.5 筛选数据(动态筛选数据)

4.6 参数

4.7 整理格式

4.8 建立第一张可视画图表

4.9 趋势线, 参考线与预测

4.10 数据分群

CH05 仪表盘和故事架构

5.1 仪表板和故事架构入门

5.2 建立仪表板

5.3 仪表板元素介绍

5.4 仪表板格式与互动

5.5 故事层的设计

CH06 地图数据可视化

6.1地图功能入门

6.2 编辑无法辨认的地理位置

6.3 空间文档

6.4 拓展地图功能

6.5 酷炫地图设计

CH07 高阶计算功能

7.1 Tableau 图表层计算入门

7.2 Tableau计算语法

7.3 LOD表达式

7.4 基本表计算介绍

7.5 累积计算

7.6 计算日期特殊数据(日期, 字符, 数值)

7.7 逻辑计算

CH08 绚丽图表制作

8.1 Bump Chart

8.2 漏斗图

8.3 桑基图

8.4 瀑布图

8.5 Pareto Chart

8.6 控制图形

CH10 发布至Tableau Server

考核

考核项目4 – 连接数据源及数据清洗

考核项目5 – 利用销售数据建立报表

考核项目6 – 利用TED数据玩转Tableau仪表盘

考核项目7 – 消费者生命周期计算

考核项目8 – 基于风投资数据打造投资战略仪表盘

03 交互图表：Echarts数据渲染技术

这门课程主要讲授可视化的另一种工作流：使用Echarts进行复杂交互式图表可视化。本门课程会教授学员基础的HTML和Javascript技能，并讲授JavaScript语言必要部分。以Echarts为主要库实现可视化的基础和进阶图表绘制，让学员进一步理解数据可视化。

课程核心关键词：HTML/JavaScript、Echarts、复杂交互式图表可视化。

CH01 课程导论：什么是复杂交互式图表？

1.1 从工作模式上看交互式图表与BI的区别

1.2 为什么选择Echarts？

1.3 Echarts工具包的下载与使用

CH02 HTML语言基础

2.1 什么是HTML？

2.2 标签、元素、属性

2.3 头部信息和主体信息

2.4 基本标签

CH03 Javascript语言基础

3.1 什么是Javascript？

3.2 语句

3.3 事件

3.4 变量与数据类型

3.5 对象

3.6 函数

3.7 运算符

3.8 条件控制if

3.9 循环for/while

3.10 外部脚本加载

CH04 基础图表绘制

4.1 图表基本元素（1）：标题、图框

4.2 图表基本元素（2）：坐标轴、图例

4.3 数据处理-JSON格式转换

4.4 数据加载

4.5 折线图、面积图

4.6 河流图

4.7 柱状图、条形图

4.8 极坐标图

4.9 饼图

4.10 雷达图

4.11 散点图

4.12 箱型图、k线图

4.13 漏斗图、仪表盘

4.14 日历图

CH05 个性化样式设置

5.1 颜色

5.2 主题

5.3 样式设置

5.4 高亮样式设置

CH06 动态交互设置

6.1 动态交互组件设置(1)

6.2 动态交互组件设置(2)

6.3 时间轴

6.4 异步加载

考核

考核项目9 – 单时间线趋势表达，以降雨量数据为例

考核项目10 – 日历数据表达，以每日运动数据为例

考核项目11 – 投资数据表达，以股票数据为例

考核项目12 – 综合动态数据表达，以奥运会运动员数据为例

04 图表到设计：数据可视化理论增强

本门课程主要讲授设计原理，让学员理解到数据可视化除了技术方面，美感方面也是十分重要的。希望通过本门课程的讲授，提高学员的数据可视化软实力。

课程核心关键词：数据可视化设计原则、视觉与色彩理论。

CH01 课程导论：实践中的再思考

1.1 数据可视化过程中需要重点考虑什么？

1.2 从图表、BI到交互式图表，如何建立自己的工作流程？

CH02 数据可视化设计原则

2.1 流程及框架

2.2 优先级问题

2.3 视图选择与交互

2.4 美学因素

2.5 动画与过渡

2.6 可视化的隐喻问题

CH03 视觉与色彩理论

3.1 视觉感知和认知

3.2 格式塔理论

3.3 颜色刺激理论

3.4 色彩空间

3.5 图形符号学

05 专题一：地理空间三维可视化技术

本门课程主要以EchartsGL技术为主，通过案例讲述数据可视化高阶图表制作，包括3D、城市空间数据可视化及数据大屏的制作。

课程核心关键词：WebGL渲染技术、3D数据可视化、城市空间数据可视化。

CH01 课程导论：webGL技术

1.1 什么是webgl技术？

1.2 相关环境配置

CH02 简单地图图表制作

2.1 数据整理

2.2 地图加载

2.3 POI数据可视化

2.4 轨迹数据可视化

CH03 Echarts GL攻略秘籍

3.1 3D散点图可视化表达

3.2 3D曲面图可视化表达

3.3 城市空间点数据可视化表达

3.4 城市空间轨迹数据可视化表达

3.5 城市空间面数据可视化表达

考核

考核项目13 – 空间数据表达，以外卖小哥轨迹数据为例

考核项目14 – 城际企业投资关系网络可视化

考核项目15 – 城市人口流动监测动态展示

考核项目16 – 智慧城市数据监测大屏制作

06 专题二：层次关系网络数据可视化

层次数据着重表达个体之间的层次网络关系，我们通过分类来理解事物，层次结构则是我们的认知基础，而准备的图表可视化可以帮助我们理解数据的复杂网络关系。本门课程将会以gephi和Echarts为技术平台来讲解，如何实现层次和关系网络的数据可视化。

课程核心关键词：关系网络数据、Gephi的网络数据表达、Echarts的网络数据表达。

CH01 课程导论：关系网络数据可视化的特点

1.1 关系网络数据可视化的技能体系

1.2 软件安装

CH02 关系网络数据基础

2.1 什么是层次化数据

2.2 数据处理及关系整理

CH03 基于Gephi的网络数据表达技术

3.1 数据加载与读取

3.2 核心参数设置

3.3 关系数据可视化表达方法

3.4 关系族群分析

CH04 基于Echarts的网络数据表达技术

4.1 树形图

4.2 并行图

4.3 桑基图

考核

考核项目17 – 人际关系网络数据表达

考核项目18 – 人物图谱(1)

考核项目19 – 人物图谱(2)

考核项目20 – 企业离职员工创业图谱

07 网易有数：商业智能行业应用案例

目前企业会面临大量的数据分析需求，有对业务数据的分析，也有对用户行为的分析，也有大屏展示等各类需求，本章节课程会讲述网易有数在真实客户场景中，面对如此多样需求时的一些案例和最佳实践。同时，会从不同行业的案例中来看客户是如何通过网易有数来做到通过数据来进行业务决策，实现数据驱动运营。

CH01 课程导论：企业层面的大数据可视化需求

1.1 企业数据分析时的需求

1.2 企业数据分析时的痛点

1.3 网易有数整体介绍

CH02 利用网易有数来满足多样化的分析需求

2.1 业务数据分析需求--活动分析案例

2.2 大屏展示需求-电商双11大屏--政务监控大屏

2.3用户行为数据的分析需求--用户留存分析，用户路径分析

2.4 信息图（infografic）类需求--世界杯主题分析

2.5 行业报告类需求--中国教师薪资情况

2.6 移动端展示需求--某行业信息查询报告

CH03 行业应用案例

3.1 电商行业案例

3.2 制造行业案例

3.3 零售行业案例

08 网易实战：电商营销活动数据复盘

各个电商平台都会有大大小小的营销活动，如何通过繁杂的数据提炼、解读以及指导运营策略至关重要，本课程将通过大量实战案例，针对电商活动的常规数据进行解读，同时对数据化运营的思路做些指导

CH01 电商核心数据指标解析

CH02 数据层的运营需求挖掘

CH03 数据层的运营解读思路

CH04 数据对营销活动行为的指导和映射

CH05 电商营销活动数据案例解读