2018北大可视化暑期学校课程第四天

2018年北大可视化暑期学校在7月20日进入了第四天,时间已经进入了后半学期,同学们对接下来的课程越加珍惜了,积极与老师互动,把握交流的机会。

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沈汉威:n-Situ Data Modeling Analysis and Visualization

来自俄亥俄州立大学的沈汉威教授的课题为基于原位数据的建模分析和可视化。首先,沈教授提出了在计算科学上的挑战,即大量计算的数据存储之后I/O处理效率不高等问题。然后开始引进原位数据的概念,由浅入深的介绍了如何把大量的数据转换成统计分布的方法,包括Histograms、Kernel Density Estimates、Gaussian Distribution、Gaussian Mixture Models(semi-parametric)。其次,沈教授详细地介绍了采样的概念,其中包括Cumulative Density Function、Sampling strategy from inverse CDFs等,让我们深刻的理解了科学可视化中的方法。

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巫英才:社交媒体数据的可视分析

下午的课程由浙江大学的巫英才老师讲解,老师首先从基础将起,介绍了可视化的基本概念,通过大科学、大工程、大安全、大数据等方面说明了可视化在各个重大领域的重要性。接下来老师介绍了近年来的工作,包括通过可视化方法帮助多准则城市选址,乒乓球、足球的比赛模式分析等。
第二部分中老师重点讲授了社交媒体可视分析,社交媒体数据结构复杂,包含海量的用户信息,对其进行可视化可以在自然灾害预警、舆情监控、关系研究方有很多应用,基本任务是分析行为、理解网络、探索社交数据。老师详细介绍了社交媒体数据的抓取、清理、组织、建模、分析的过程,以及构建可视化系统的一般流程,通过老师的讲解,我们对整个可视化的过程有了系统的概览和了解,受益匪浅。
下课之后,同学的热情依然不减,课堂里热闹非凡,各个小组都在讨论自己的作品,每个小组都有自己独特的创意,相信在几天后的展示能迸发出别样的热情。

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