随着信息技术的高速发展，信息数据量呈指数增长。对海量的复杂数据的分析和处理迫切需要先进的可视化技术。学习数据可视化可以为我们洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供新的理解手段和方法。

为推进可视化与可视分析学科的发展和人才培养，北京大学袁晓如老师现面向广大高校学生，数据分析，艺术设计从业人员及对数据可视化研究与应用感兴趣的人员推出在线的数据可视化的MOOC课程，目前课程已经开放线上报名，欢迎加入课程学习。 

     http://www.chinesemooc.org/mooc/5033

     2022年3月1日-2022年6月6日

在课程中我们将探讨如何建立包括科学和信息可视化在内的有效的可视化方法，将主要通过案例和实践，提供丰富在线的案例和可视化代码样本，教授学员对可视化方法和原理的深入理解。

       袁晓如 北京大学智能学院研究员/长聘副教授，博士生导师，机器感知与智能教育部重点实验室副主任，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。研究兴趣主要为可视化与可视分析。高动态范围可视化的工作获得2005年IEEE VIS大会最佳应用论文奖。2013年来指导实验室团队多次在IEEE VAST可视化分析挑战赛中获奖。数十次担任IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员。2017、2021年 IEEE VIS大会论文主席(SciVis)。中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会主任。2008年开始在北京大学开始可视化课程。2009年开始面向全国举办可视化暑期学校。

第一周：数据可视化引论

第二周：数据抽象

第三周：数据编码

第四周：可视化任务与分析

第五周：交互操作

第六周：颜色

第七周：表格数据可视化

第八周：高维数据可视化

第九周：层次结构数据 可视化

第十周：图数据可视化

第十一周：时变数据可视化

第十二周：地理信息以及空间数据可视化

第十三周：可视化经验法则

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