大数据可视化课程标准

《大数据可视化》课程标准

一、课程定位

《大数据可视化》是面向职业院校和高等院校的一门理论与实践紧密结合的软件专业群

拓展模块课程，是大数据处理众多流程中的最后一个环节之一，该课程全面介绍了大数据可

视化入门的必备知识，从学习与应用的角度出发，帮助学生快速掌握相关技能。本课程主要

培养学生掌握大数据可视化的技术，能够独立完成大数据可视化处理工作。通过本课程的学

习，使学生掌握大数据可视化技术的基础知识和技能，达到具各大数据可视化工程师的基本

职业能力。

二、教学目标

本课程采用“知识分解、任务驱动”的创新教学模式，通过大量的示例，将理论与实践

相结合，使学生更容易理解大数据可视化的相关专业术语，并结合案例对所学知识进行综合

训练，通过开发大数据可视化项目，将所学知识应用到实际工作中，模拟大数据可视化项目

综合实训，使学生掌握运用大数据可视化的基础知识和技能，能够胜任大数据可视化工程师

的工作岗位。通过学习大数据可视化相关理论知识，掌握大数据可视化的相关技术以及具体

应用场景，并结合具体任务实例，培养学生实践动手、独立思考和解决问题的能力，达到正

确灵活地利用大数据可视化技能来解决相关问题的目标。

课程教学目标包括知识目标、能力目标和素质目标三大方向。

(1)知识目标

①掌握大数据可视化环境的安装部署；

②掌握大数据可视化相关工具的使用：

③掌握大数据技术生态体系与相关基础知识：

④熟悉大数据可视化相关类库的使用与图表制作基础；

⑤掌握大数据行业的基本理论和基本知识：

⑥了解大数据专业和学科的理论前沿及发展动态。

(2)技能目标

①了解什么是大数据可视化，大数据可视化发展的历史以及目前面临的问题：

②了解大数据可视化基本原则，掌握大数据可视化工具的使用：

③掌握Pylhon的编程能力，能够搭建开发环境和根据需求完成程序的编写；

④掌握大数据可视化的基本图表，熟练掌握大数据可视化的常用工具，能够针对不同

数据类型与场景，对数据进行合理可视化；

⑤具有数据分析和初步运用数据分析工具的能力，能够根据数据分析业务需求，对数

据进行分析；

⑥掌握图表的基本组成，能够运用不同图表对大数据进行可视化，并能对结果进行分

析.如：占比、趋势、组成、排名、空间、分布、比较等：

⑦具有组织、开发、交流、创新等良好的专业综合素质，包括团队沟通能力、国内国

际同行进行交流与合作的能力。

(3)素质目标

①具有良好的人文素养和继续学习的能力，树立终身学习理念、良好学习习惯和正确

学习方法，了解大数据可视化行业常用的知识和技术交流渠道如网站、杂志等，养成通过专

业网站、杂志了解信息行业和大数据可视化领域前沿技术发展并及时学习新知识的习惯：

②具有较强的计算机技术项目和大数据可视化专业技术交流能力，能够总结项目经验

和项目实施现场的管理能力。能协助高层管理人员做好项目组人员管理和项目实施工作；

③具有创新能力，具备思考创新和解决问题的能力，能对工作中出现的新需求，综合

利用所掌握的工具软件和知识通过升级、测试等手段，采取稳妥的小范围试验，有序实施步

骤解决问题：

④具有良好的道德品质、职业道德、竞争和创新意识。能够在工作中遵守数据获取、

管理、传播、处理、可视化方面的法律法规；

⑤具有良好的责任心、能够在系统维护值机等工作中忠于职守，耐心细致的完成维护

日志、巡检记录等工作日志的填写。具有进取心和坚韧的意志品质，能够在系统配置，升级

工作中认真负责，克服可能出现的故障和系统冲突完成技术维界工作：

⑥具有良好的健康安全和环境保护意识，能按照设备管理的环境要求对工作环境进行

整理和规范，并具有节约意识：

⑦具有良好的书面表达和口头表达能力，具有较强的语言和书而表达能力，能独立完

成工作汇报，具备一定的使用英语阅读技术性文件的能力：能够准确地用专业术语表达技术

维护过程。

三、课程内容

大数据可视化是大数据处理过程中的最后一环之一，是实现数据价值的重要工具，可以

将抽象的数据转变为图形、表单等，让用户快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程的教

学内容以大数据可视化工程师岗位的实际工作任务为依据，采取递进式设计的学习项目和

学习任务，明确所需知识、能力和素质要求，进行教学内容选取。

课程从大数据与可视化的基础开始，逐渐延伸到大数据可视化技术，其目标是培养学生

立完成大数据可视化处理工作。根据项目过程及岗位的能力耍求，设计课程结构，将课程内

容分为7个章节：大数据与可视化概述、Matplollib应用、Matplotlib实战（影视数据可视

化）、PyEcharts应用、Pyecharts实战（用户行为数据可视化）、Ploily应用、Ploily实战（用

户画像数据可视化）。

课程包括22个任务：Pylhon操作数据库、Python文件读取、Malplollib入门、Matplollib

基础图表的绘制、MaiploUib复杂图形绘制、Maiploilib特殊图形绘制、影视数据分析、电影

票房及影评数据可视化、Pyecharts初识、Pyecharts全局配置项、Pyecharts系列配置项、

Pyecharts基础图表、Pyecharts直角坐标系图表绘制、Pyecharts树形图与3D图表绘制、用

户行为数据简介、Pyechans绘制图表构成可视化大屏、Ploily绘制柱状图、Plotly散点图与

线形图绘制、Plotly直方图与讲图绘制、Plotly面积图与子图及多坐标轴图绘制、用户画像

数据清洗、用户画像数据可视化。

课程总计48学时，其中24学时用于理论教学，24学时用于学生实践操作，教学内容

如下表所示：

序号课程内容理论学时实践学时总学时

1大数据与可视化概述224

2Matplotlib应用448

3Matplotlib实战224

4PyEcharts应用6612

5PyEcharts实战448

6Plotly的数据可视化448

7Plotly实战224

合计242448

四、教学资源要求

（-）教材建议

基于职业院校和高等院校培养高端技能型人才的目标，教材的选取主要考虑有关技能的

培养以及项目能力的培养，本课程是一门理实一体化课程,因此逃取教材时遵循“知识够用，

技能为主”的原则。

（-）教师要求

本课程为实操性很强的训练课程，课程要求主讲教师的知识讲解和操作示范与学生的技

能训练设计在同i教学单元和教学地点完成，要求教师需要具有实际开发经验，了解一般系

统的组成和实现方法，深刻理解大数据可视化的思想，具备大数据可视化经验，把握大数据

可视化系列课程的培养目标及耍求。要求教师教学工学结合，网“教”、“学”、“练”于一体，

在教学组织能力方而，本课程1勺主讲教师应具备基本的设计能力，即根据本课程的整体设计

制定详细的授课计划，对每一堂课的教学过程精心设计，做到详细、具体的安排：还应具备

较强的施教能力，在教学过程中具备一定的课堂控制能力和应变能力。

对教师的技术要求主要包括：

I.具有编程语言的基础理论知识：

2.具备大数据处理的基础理论知识；

3.具备大数据可视化与应用能力的基础理论知识：

4.具备大数据可视化结果的分析预测能力：

5.具备Matplotlib的基创理论与实践知识：

6.具备Pyecharts的基础理论与实践知识

7.具备Mysql的基础理论与实践知识。

8.具备Ploily的基础理论与实践知识。

对教帅的素养要求主要包括：

1.具有高尚的思想品德，热爱教育事业：

2.具有较渊博的文化科学知识：

3.具有教育科学理论，掌握教育规律：

4.具有良好的课堂教学素养。

（三）学习场地、设施要求

1.一体化教学教室：

2.配置服务器或开发环境（安装Python、Mysql等）、投影设备、白板、计算机等。

支持大数据可视化、综合项目实践等课程；

3.机器配置建议内存不低于16G。

（四）课程学习方法

本课程的学习方法以基于工作过程的项目教学法为主线，充分调动学生的主动学习能力

和资料搜集能力，鼓励学生自行查阅得到相关的帮助文档，积极参与项目，勇于挑战技术难

题，激发学生对大数据可视化技术的热情。给学生大量的项目汇报和项目总结机会，锻炼学

生的语言表达能力，加强学生团队协作能力和高度负责精神，将学生的整个学习过程融入模

拟的真实项目过程中，由老师和同学共同评定项目的最终完成成绩。

五、考核与成绩评定

(-)考核标准

本课程的考核改变单i的终结性评价方式，注重对学生过程的评价，包括参与讨论的积

极性、学习素养、实际操作技能、合作交流意识、独立思考能刀、创新思维能力、出勤、作

业、学生互评等方面。考核采用过程考核和结果考核相结合、理论考试和实践考核相结合的

方法，评价手段和形式体现多样化，其中实践考核所占比例为50%,主要考核学生项目实训

内容的掌樨情况：理论部分考核学牛对教学中各知识点综合应用的掌握情况°灵活多样的考

核方式可以全面考核学生的学习效果。

(二)成绩评定

组成部分评分项目权重考核办法分项成绩

考勤40%签到表

作业30%成绩单

平时成绩25%

学习状态10%

日常表现

学习素养20%

实际操作能力20%

机试

演示过程20%

综合运用20%综合测评

实践考核成绩学生互评10%调查问卷25%

创新思维能力10%

合作交流能力10%机试

独立思考能力10%

期末成绩考试成绩100%报告50%

总评成绩100

六、教学实施建议

《大数据可视化》作为软件专业群拓展模块课程，对学生学习大数据可视化知识起到重

要作用，对初涉专业的学生有较大学习难度，需要具备较强的逻辑思维能力和数学功底。为

在有限学时内取得高质量学习成果，本课程在课程教学方面积极开拓创新，采用工学交替、

任务驱动、项目导向、理论实践一体化的教学模式，重点培养学生的职业能力和职业素养，

使理论教学和实践教学内容融为一体，针对大数据可视化技术基础概念和原理应用实践，教

师采用"案例"''讲练结合”等教学方法组织教学，化难为易，充分调动学生自主学习积极

性，提升学习能力等方面的能力。

七、学习情境设计

根据本课程的培养目标确定7个学习情境，其具体内容如下：

1.大数据可视化概述

学习情境大数据可视化概述学时4

能力目标

>理解大数据基本概念、大数据特点

>了解大数据常用场景与发展前景

>了解数据可视化常用工具、图表类型选择、基本组成

>掌握Python数据库与文件读取

主要内容

1.大数据概念、大数据4个特点

2.大数据在行业中的应用

3.常用大数据可视化工具

4.图表基本组成与类型选择

5..jupyternotebook下载原装

6.Python操作Mysql数据库

7.Python文件读取

工作任务

1.大数据与可视化概述

2.Python文件读取

实训环境教学资源

为每位学生配置的计算机具备如下的软件环境：1.参考资料

2.电子教案

(1)操作系统：Windows

3.教学案例

10/Windows7/Windowsll

4.教学视频

(2)MicrosoftOffice5.实训案例

6.实训资料

教学方法建议教学组织形式

1.引导学生独立解决实验过程中遇到的问题，提高解1.以班级为单位的一体化教

决问题的能力；学

2.采取讲述+实操演示+互动讨论的形式让学生深刻2.以学生个人为单位的实践

体会数据可视化的基本使用方法。在整个教学过程中激

发学生的积极性，主动的完成学习内容。

教师能力要求考核方式

1.具备丰富的Pyti.on编程能力和数据可视化能力1.实戏成绩评定

2.具备大数据可视化相关知识与经验2.平时成绩评定

3.具有一定的教学经验和水平3.期末成绩评定

4.具备一定的课堂组织能力

备注

2.Matplotlib应用

学习情境Matplotlib数据可视化学时8

能力目标

＞掌握Matplotlib入门知识

＞掌握Matplotlib基础图形绘制

＞掌握Matplotlib复杂图形绘制

＞掌握Matplotlib特殊图表绘制

主要内容

1.Matplotlib基本用法

2.Matplotlibplot函数

3.Matplotlib画布设置

4.Malplollib图表标题设置

5.Matplotlib坐标轴设置

6.Matplotlib图例设置

7.MatplotlibAnnotation标注设置

8.Matplotlibtick能见度设置

9.Matplotlib注释设置

10.Matplotlib图表与画布边缘边距设置

11.Malplollib基础图形绘制

12.Matplotlib复杂图形绘制

13.Matplotlib特殊图形绘制

工作任务

1.Matplotlib入门

2.Matplotlib基础图形绘制

3.Matplotlib复杂图形绘制

4.Matplotlib特殊图形绘制

实训环境教学资源

为每位学生配置的计算机具备如下的软件环境：1.参考资料

2.电子教案

(1)操作系统：Windowsl0/Windows7/

3.教学案例

Windowsllo4.教学视频

(2)MicrosoftOffice5.实训案例

(3)Pycharm/Jupyter6.实训资料

(4)Mysql

(5)Matplotlib

(6)Anaconda/Python

教学方法建议教学组织形式

1.引导学生独立解决实验过程中遇到的问题，提高解1.以班级为单位的一体化教

决问题的能力；学

2.采取讲述+实操演示+互动讨论的形式让学生深刻2.以学生个人为单位的实践

体会数据可视化的基本使用方法。在整个教学过程中激

发学生的积极性，主动的完成学习内容。

教师能力要求考核方式

1.具备丰富的Python编程能力和Matplotlib数据可】•实践成绩评定

视化能力2.平时成绩评定

2.具备大数据可视化相关知识与经验3.期末成绩评定

3.具有i定的教学经验和水平

4.具备一定的课堂组织能力

备注

3.Matplotlib实战（影视数据可视化）

学习情境Matplotlib实战（影视数学时4

据可视化）

能力目标

＞互联网数据采集

＞影视数据可视化

>膨视任务关系可视化

主要内容

1.影视数据简介与采集

2.使用Matplotlib对影视数据进行可视化

工作任务

1.影视数据简介及采集示例

2.电影票房及影评数据可视化

实训环境教学资源

为每位学生配置的计算机具备如下的软件环境：1.参考资料

2.电子教案

(1)操作系统：Windowsl0/Windows7/

3.教学案例

Windows11。4.教学视频

(2)MicrosoftOffice5.实训案例

(3)Pycharm/Jupyter6.实训资料

(4)Mysql

(5)Matplotlib

(6)Anaconda/Python

教学方法建议教学组织形式

1.引导学生独立解决实验过程中遇到的问题，提高解1.以班级为单位的一体化教

决问题的能力：学

2.采取讲述+实操演示+互动讨论的形式让学牛.深刻2.以学生个人为单位的实践

体会数据可视化的基本使用方法。在整个教学过程中激

发学生的积极性，主动的完成学习内容。

教师能力要求考核方式

1.具备丰富的Python编程能力和Matplotlib数据可1.实践成绩评定

视化能力2.平时成绩评定

2.具有一定的教学经验和水平3.期末成绩评定

3.具备一定的课堂组织能力

备注

4.PyEcharts应用

学习情境PyEcharts应用学时12

能力目标

>了解PyEcharts全局配置项

>了解PyEcharts系列配置项

>掌握PyEcharts基础图表

＞掌握PyEcharts直角坐标系图绘制

＞掌握PyEcharts树形图与3D图表绘制

主要内容

l.PyEcharts的安装与主题应用

2.PyEcharts快速入门

3.PyEcharts动画配置项与初始化配置项

4.PyEcharts工具箱配置项

5.PyEcharts全局配置项

6.PyEcharts系列配置项

7.PyEcharts基础图表

8.PyEcharts直角坐标系图绘制

9.PyEcharts树形图与3D图表绘制

工作任务

1.PyEcharts初识

2.PyEcharts全局配置项

3.PyEcharts系列配置项

4.PyEcharts基础图表绘制

5.PyEcharts直角坐标系图绘制

6.PyEcharts树形图与2D图表绘制

实训环境教学资源

为每位学生配置的计算机具备如下的软件环境：1.参考资料

2.电子教案

(1)操作系统：Windowsl0/Windows7/

3.教学案例

Windows11。4.教学视频

(2)MicrosoftOffice5.实训案例

(3)Pycharm/Jupyter6.实训资料

(4)Mysql

(5)PyEcharts

(6)Anaconda/Python

教学方法建议教学组织形式

1.引导学生独立解决实验过程中遇到的问题，提高解1.以班级为单位的一体化教

决问题的能力；学

2.采取讲述+实操演示+互动讨论的形式让学生深刻2.以学生个人为单位的实践

体会数据可视化的基本使用方法。在整个教学过程中激

发学生的积极性，主动的完成学习内容。

教师能力要求考核方式

1.具备丰富的Python编程能力和Pyecharts数据可L实践成绩评定

视化能力2.平时成绩评定

2.具有一定的教学经验和水平3.期末成绩评定

3.具备一定的课堂组织能力

备注

5.PyEcharts实战(用户行为数据可视化)

学习情境PyEcharts实战(用户行为学时8

数据可视化)

能力目标

>了解用户行为数据指标体系

>掌握使用Pyecharts绘制绘制可视化大屏

主要内容

1.用户行为数据指标体系

2.使用Pyecharts对用户行为数据分析结果进行可视化

工作任务

1.用户行为数据分析与可视化

2.绘制图表构成可视化大屏

实训环境教学资源

为每位学生配置的计算机具备如下的软件环境：1.参考资料

2.电子教案

(1)操作系统：Linux

3.教学案例

(2)Hadoop和Spark4.教学视频

(3)Pycharm/Jupyter5实训案例

(4)Mysql6.实训资料

(5)PyEcharts

(6)Anaconda/Python

教学方法建议教学组织形式

1.引导学生独立解决实验过程中遇到的问题，提高解1.以班级为单位的一体化教

决问题的能力：学

2.采取讲述+实操演示+互动讨论的形式让学生深刻2.以学生个人为单位的实践

体会数据可视化的基本使用方法。在整个教学过程中激

发学生的枳极性，主动的完成学习内容。

教师能力要求考核方式

1.具备丰富的Python编程能力和Pyecharts数据可L实践成绩评定

视化能力2.平时成绩评定

2.具有一定的教学经验和水平3.期末成绩评定

3.具备•定的课堂组织能力

备注

6.Plotly应用

学习情境Plotly应用学时8

能力目标

>理解Plotlyexpress与go模块绘图逻辑

>了解Plotly绘制柱状图

>了解Plotly绘制散点图

>了解Ploily绘制线形图

>了解Plotly绘制直方图

>了解Plotly绘制饼图

>了解Ploily绘制面积图

>了解Ploily绘制多了图、多坐标轴图

主要内容

1.Plotly安装

2.Plotly绘制柱状图

3.Plotly绘制散点图与线形图

4.Plotly绘制直方图与讲图

5.Plotly绘制面积图、子图和多坐标轴图

工作任务

1.Plotly初识

2.Plotly绘制散点图和线形图

3.Plotly绘制直方图和讲图

4.Plotly绘制面积图、子图、多坐标轴图

实训环境教学资源

为每位学生配置的计算机具备如下的软件环境：1.参考资料

2.电子教案

(1)操作系统：Windowsl0/Windows7/

3.教学案例

Windows11。

4.教学视频

(2)MicrosoftOffice5.实训案例

(3)Pycharm/Jupyter6.实训资料

(4)Mysql

(5)Piotly

(6)Anaconda/Python

教学方法建议教学组织形式

1.引导学生独立解决实验过程中遇到的问题，提高解1.以班级为单位的一体化教

决问题的能力：学

2.采取讲述+实操演示+互动讨论的形式让学生深刻2.以学生个人为单位的实践

体会数据可视化的基本使用方法。在整个教学过程中激

发学生的积极性，主动的完成学习内容。

教师能力要求