MScBIS/MIS/MIS_Elective/IS6335

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MScBIS/MIS/MIS_Elective/IS6335

授课教师：

https://avalonc.github.io/MScBIS/MIS/MIS_Elective/IS6335.html

[IslaWwwww]

算水课吧。无点名无期末考试。但总体来说个人觉得收获不大。

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认准lu老师，很和善的女老师，给分就不多说了。期中期末两次小组展示，没有考试，交一个和小组展示内容类似项目报告。但老师说她比较喜欢机器学习模型分析的内容，所以最好在报告里最好不要全是可视化展示，能用上模型分析就用上好拿高分。没有考勤。 A+

[KisaragiKohaku]

这是一门介绍各种可视化工具的课程，推荐~
以下内容适用于Angela LU的section。

课堂：

1. 第1-3周教Tableau，4-9周教R语言（第7周要中期展示），第10周Python，第11周神经网络。Tableau和R教的篇幅多，Python和神经网络基本上只是给你看看有这么个东西就过了（毕竟有专门的Python课）。
2. 上课时间是3小时，但是前2小时就会讲完lecture，最后1小时你可以留下写作业（老师会在场），也可以直接离开。
3. Tableau教的不错，跟着老师学完后，自己就能独立上手了。
4. R语言的教法对于零基础来说基本是灾难级，老师并不会从基础语法开始教，而是直接给你成品代码块，告诉你只要运行这个就能得到某某图。LU仅会说明每行代码的功能，而对语法细节是不作讲解的，所以即使学完之后，R语言对我来说仍然是一个巨大的黑箱……我身边的同学都是说R语言压根没学懂。
5. 无考试。24FALL似乎是首次不考试，所以R语言没学懂其实也无所谓（
   据说以前考试是要现写R代码的，我们这届不考试算是赶上好时候了哈哈哈。

作业：

1. 一个6人一组的小组项目，一个个人项目（代替考试）。学Tableau和R的期间有每周作业，从Python开始无周作业。
2. 每周作业有难度（因为R语言真的不懂……），但是交了就给满分，不管你做的怎么样（当然，别交白卷）。每周作业在总成绩中占30%！相当于白送你30分了！光这里就能看出LU老师有多好了。我LU慈悲。
3. 小组项目占20%，需要中期展示+交中期报告，中期展示派一个人上台就行，5分钟。期末展示全员要上，然后不用写最终报告，只需要提交最终展示时用的PPT。
4. 个人项目占40%，似乎是今年才有的，以替代往年有的考试。项目要求其实和小组那个完全一样，只不过这个只能你独立完成。不需展示，直接写一份至多10页的分析报告并提交即可。10页看似很多，但因为这是可视化分析，Tableau、R、Python稍微出多一点图表，版面一下就撑满了……我写完直接飚到20页，把word页面从A4改成A3后才控制在了10页。
5. 比较有追求的，可以用上机器学习去建模，分可以更高。

展示：

1. 中期展示5分钟，1个人上就行。期末展示全员上，15分钟。最后两周都用来期末展示。
2. 期末展示，PPT的分量一定要足够，至少30页以上。因为这个PPT是要提交的，而且小组项目在最后是不需要写单独的报告的，这意味着老师在复盘你们的小组项目并打分时，唯一能参考的只有这个PPT！
3. 没有提问环节，也没有点评，LU会全程慈祥地看着大家的展示，展示完就掌声欢送你们下台。

对Angela LU的印象：

1. 往届有个很精准的形容，“黑长直美女老师”，上完课的我表示不能再同意更多，老师人美心善哈哈。
2. 老师是斯坦福博士，不论是知识面还是英语口语都是天花板级的，但是人却非常平易近人，没有一点架子，你甚至可以课间和她中文聊天。
3. 魔鬼级的时间控制能力，上课的语速、每张PPT的停留时间都是精准计算好的。lecture在第50分钟左右一定会讲完，然后让大家课间休息。lab也是类似，最后一定会剩出1小时，让你自己决定去留。
4. 不论是中期展示还是期末展示，老师全程都不会评价，一点压力都不会给到你，非常慈祥。她只会欢迎你上台，等你展示完就表示感谢然后又欢送你下台。虽然要求说是15分钟限制，但实际上并不会敦促你把控时间，一个组想展示多久都可以（不会有惩罚）。当然，客观上也是因为两节课时间确实很充裕，完全够所有组展示完。我觉得这估计也在LU的全知计算之内哈哈哈哈。
5. 唯一可惜的是，如果R语言能够教的更适合零基础一点就好了……

总之，这门课目前很推荐选。
如果说以前因为有线下考试还算有些顾虑，现在取消了考试可以说无脑选没问题。
而且本课是MIS的专属选修，MIS的朋友更要懂得珍惜自己分支的独有资源噢。
最后，本人成绩为A。我LU慈悲。

[Sssislia]

Prof LU人如其名，真的是天使TT 这门课涉及到三个数据可视化工具，觉得最有挑战性的还是R（对于零基础而言）tableau如果在之前有使用过相关类似数据可视化软件，例如powerbi，会压力小一点。但没问题老师会手把手教，tut教学的时候要紧跟老师操作，不然会出现漏掉一个步骤后完全跟不上的情况。