學會用數據說故事的魔法:資料視覺化設計(112高中自主學習)
教師: 林清峰
2023/07/01~2024/06/30
報名至:2024/06/30
10小時/11週 (已經開始)

摘要

本課程建議之高中學群為【管理學群】、【資訊學群】、【工程學群】
本課程建議之高職群別為【商業與管理群】、【電機與電子群】


因應「大學聯盟深化數位學習推動與創新應用計畫 – 臺灣前瞻數位學習與智慧共榮大聯盟」所發展規劃的「智慧大數據」系列課程,本系列課程分為基礎及進階課程。此門課為進階課程,介紹多項熱門的資料視覺化工具,學習如何有效利用圖表來呈現資料和分析結果,並從原始資料中發掘出正確和有趣的事實。另外也提供No-Code視覺化工具及Python程式語言執行套件,讓有興趣的學員熟悉不同軟體的運作方式!

此為高中自主學習申請計劃書參考範例,請依據實際狀況增減修改內容。


課程目標

1. 學習者對資料視覺化工具有基本認識
2. 學習者能瞭解多種視覺化工具操作與運用的能力
3. 學習者有整合匯入資料庫系統的資料進行視覺化處理的能力

授課教師


林清峰/助理教授

學歷:逢甲大學 資訊工程學系 博士
經歷:
教育部106-107學年度扎根高中職資訊科學教育計畫主持人
教育部軟體人才推升計畫104-107年度A類計畫協同主持人
教育部104-105學年度扎根高中職資訊科學教育計畫協同主持人
教育部102-103年度資訊軟體人才培育推廣計畫A類計畫協同主持人

專長領域:
資料視覺化、平行與分散式處理、高效能計算、平行描繪、格網計算、智慧物聯網應用、網頁開發、行動裝置程式設計、UNIX系統實務、動態網頁與資料庫

課程進度表

單元 1:ewant學習簡單上手:學習平台功能教學

單元 2:一、認識資料視覺化

單元 3:二、Power BI數據分析工具的安裝與基本操作

單元 4:三、Power BI的視覺效果處理

單元 5:四、Power BI的數據工程

單元 6:五、Power BI的資料建模

單元 7:六、Looker Studio(原Google Data Studio)視覺化的數據報表模板

單元 8:七、PlotDB動態視覺圖表

單元 9:八、Python資料視覺化套件-Pandas與Matplotlib

單元 10:九、Python視覺化互動報表-Plotly

單元 11:學習緩衝週(2/22-2/28)

課程內容

一、認識資料視覺化
二、Power BI數據分析工具的安裝與基本操作
三、Power BI的視覺效果處理
四、Power BI的數據工程
五、Power BI的資料建模
六、Looker Studio(Google Data Studio)視覺化的數據報表模板
七、PlotDB動態視覺圖表
八、Python資料視覺化套件-PandasMatplotli
九、Python視覺化互動報表-Plotly

上課形式

本課程分為41個主要單元,每個單元依據學習份量,有數段約10-15分鐘左右的視頻影片,總影音時數10小時。每週內容提供週測驗及案例練習檔,以幫助學習者快速確認是否瞭解上課內容。

參考學習時數
:各校抵認學分的規定不盡相同,以各校規定為主;在此僅提供預估之學習時數供參。


評分標準

  • 隨堂測驗(100%):針對回答的正確性進行評分。

通過標準


課程及格標準:60分滿分:100分

先修科目或先備能力

學員毋須修過其他先修課程,但有修過Python程式課程尤佳。

建議參考書目

建議參考網站
https://powerbi.microsoft.com/zh-tw/
https://datastudio.google.com/u/0/
https://plotdb.com/
https://pandas.pydata.org/
https://matplotlib.org/
https://plotly.com/python/

建議參考書目
  • Power BI終極實戰寶典:使用Power Query與PowerBI進行資料分析,Gil Raviv(著),陳亦苓(譯),碁峰資訊出版社,出版日期:2019/5/13
  • Power BI入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來,洪錦魁,深智數位出版社,出版日期:2021/8/12
  • matplotlib 2D到3D資料視覺化王者歸來,洪錦魁,深智數位出版社,出版日期:2022/3/17
  • 資料視覺化設計:設計人最想學的視覺化魔法,將枯燥數據變成好看好懂的圖表,永田ゆかり(著),旗標出版社,出版日期:2021/8/30

證書資訊

本課程修課通過證明費用:500元
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