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項目背景
數(shù)據(jù)可視化運用可視化工具,以圖表的形式呈現(xiàn)信息,以直觀的形式解析數(shù)據(jù),助力產(chǎn)品解決方案的優(yōu)化和更合理的企業(yè)決策。認知框架、智能技術的蓬勃發(fā)展,加之企業(yè)愈發(fā)傾向以可視化分析、信息可視化支撐決策,推動了數(shù)據(jù)可視化的市場規(guī)模逐步擴大?!敦敻簧虡I(yè)洞察》(Fortune Business Insights)的一項研究估計,數(shù)據(jù)可視化市場價值預計以10.2%的復合年增長率,從2019年88.5億美元增至2027年底192.0億美元。在上述趨勢下,數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)可視化工程師等專業(yè)人才的需求也在不斷增長。如何更加快速的認知和理解一份數(shù)據(jù)?如何運用Python完成數(shù)據(jù)可視化分析?項目將聚焦Python在數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)分析中的應用。
項目介紹
項目內容包括Python編程與數(shù)據(jù)可視化、Python 可視化程序庫Matplotlib、Numpy框架、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)可視化分析、數(shù)據(jù)可視化框架Tableau等。學生將通過項目,在項目結束時,自選Python框架,開發(fā)數(shù)據(jù)可視化應用,提交個性化研究課題項目報告,進行成果展示。
個性化研究課題參考:
利用機器學習預測新型冠狀病毒情況并對其可視化
金融時間序列數(shù)據(jù)可視化分析
人口增長速度與房價上漲速率相關性分析
適合人群
高中生/大學生
數(shù)據(jù)科學、計算機科學、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析、機器學習等專業(yè)或希望修讀相關專業(yè)的學生,對Python在數(shù)據(jù)可視化中的應用感興趣的學生; 學生需要具備統(tǒng)計及矩陣運算基礎,有Python編程經(jīng)驗的申請者優(yōu)先
導師介紹
麻省理工學院終身教授
Mark導師現(xiàn)任麻省理工學院(MIT)終身教授,曾獲素有“諾貝爾風向標”美譽的美國斯隆研究獎、國際最具聲望的博士后獎勵Hubble Fellow。
Mark導師的研究興趣聚焦機器學習、數(shù)據(jù)科學、人工智能、天體物理,善于利用高性能超級計算機強大的數(shù)據(jù)處理能力進行數(shù)值模擬,訓練機器學習和深度學習模型,借助機器學習與數(shù)據(jù)科學技術分析模擬數(shù)據(jù)。
任職學校
麻省理工學院(MIT)創(chuàng)立于1861年,是世界著名私立研究型大學,在計算機科學方向享有盛譽,在2020年U.S.News世界大學排名綜排位列第二、計算機工程CE專排蟬聯(lián)首位。學校孕育了90位諾貝爾獎得主、59位美國國家科學獎章獲得者,以及75位麥克阿瑟獎獲得者。
項目大綱
數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)可視化實例 Why data visualization?
Python編程與數(shù)據(jù)可視化 Quick introduction to Python programming and data visualization
Python 可視化程序庫Matplotlib: Matplotlib框架 Python Matplotlib
數(shù)據(jù)檢索與數(shù)據(jù)探索:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)可視化分析 Data retrieval and exploration with Python, Pandas, and Matplotlib, Seaborn, Web Scraping, SQL databases, Hadoop
數(shù)據(jù)可視化框架Tableau Data visualization frameworks, e.g. Tableau
項目回顧與成果展示 Program Review and Presentation
論文輔導 Project Deliverables Tutoring
時間安排與收獲
7周在線小組科研學習+5周論文輔導學習 共125課時
學術報告
優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表(可用于申請)
結業(yè)證書
成績單