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评论汇总
收获
- 学会在 R 中完整复现文章图表，创建个人网页，掌握数据分析工具（如 Python、R）和可视化软件，学会数据处理基本技能。
- 借助开源工具包、标准化模板库和可交互式案例库，通过真实科研数据脱敏案例，掌握从理论到实战的数据溯源、Git 和自动化工具使用及复现操作。
- 实现从经验判断到数据洞察的思维转变，学会使用 R 语言、Git 等软件，将凌乱数据清晰呈现，把理论运用于实践。
- 在 Python、VSCode 中复现文章图表数据，创建数据分析网页，提升数据处理与展示能力，对数据驱动理解更深刻，产生利用工具处理问题的兴趣。
- 学习数据分析和可视化方法工具，通过课后作业巩固使用，为未来科研数据分析打基础。
意见
- 对零基础学员不友好，课程难度跨度大、教学速度快，人数多导致老师难一一解决问题。
- 安装软件及工具时存在电脑不适配、安装后无法运行等情况。
- 课程内容更新快，零基础入门困难，配置高级数据分析工具环境、理解复杂代码参数有难度。
- 分组模式粗糙，新手不知从何提问。
建议
- 实行课后作业模式并降低每次作业难度。
- 老师课上带领操作，增加数据分析工具实践时间。
- 从基础工具和技能入手，逐步过渡到复杂任务，增加环境配置、代码运行详细操作演示，提供详细教程、案例和工具使用指南。
- 更好地帮助学生解决软件安装及运行适配问题。
2024******013
总结
在这门课程很丰富，第一次自己在R里面完整复现文章中的所有图表、第一次创建自己的网页，收获良多！
意见
对零基础小白不太友好，部分课程难度跨度较大，分组模式有点粗糙，很多新手想问都不知道从何问起，建议课程可以实行课后作业模式，不过把每次作业难度降低，这样大家能更多的收获知识，希望课程越来越好！
2024******019
总结
这门课内容多样化，实操性高。
意见
课程难度有点高，希望老师可以在课上带着做。
2024******015
我认为从本课程可以学习到常用的数据分析工具（如Python、R）和可视化软件，掌握数据处理的基本技能，还学会了个人网页的制作。但在学习课程中也存在着一些困难，此课程偏难，对于零基础的同学来说教学速度较快，在每次遇到问题时，由于人数太多，老师不能一一解决。建议从基础工具和技能入手，逐步过渡到复杂的数据分析和可重复性研究任务，在课上增加数据分析工具的实践时间，帮助学生更好地掌握相关技能，在环境配置、代码运行时增加一些详细操作演示，或者提供详细的教程、案例和工具使用指南，可能会更好的帮助学生理解。
2024******011
配套提供的开源工具包、标准化模板库和可交互式案例库，构建了沉浸式学习生态，特别是真实科研数据的脱敏案例，极大增强了教学临场感。从理论到实战，先讲清楚为什么要做数据溯源，手把手教Git和自动化工具，最后带我们复现，“说明书式教学”太好了。
2024******007
学习完这门课程后，我实现了从经验判断到数据洞察的思维转变，学会使用了R语言、Git等数据分析软件。课上老师一步步的详细教学以及小组同学之间的互帮互助，让我从曾经面对数据的手足无措到如今能用R语言将凌乱的数据变成清晰的故事，让我的思维得到了极大的成长，同时也帮助我更好的将理论运用于实践。
2024******031
课程总结：在这门课程中学习了很多数据分析和可视化的分析方法和工具，在课后作业的完成过程中也巩固了使用方法，这些所学的知识在未来科研数据的分析中发挥着重要作用。老师也会根据学生的需求与兴趣开展教学。 建议：在安装软件及工具的过程中存在电脑不适配，安装后不能运行等情况，需要更好的帮助学生解决这些问题。
2024******013
总结
在这门数据驱动作业课程中，我收获颇丰。首次在Python、VSCode中复现文章中的图表数据，第一次创建自己的数据分析网页提升了我的数据处理与展示能力，让我对数据驱动有了更深刻的理解，并且产生了利用工具处理问题的兴趣。
意见
课程内容更新速度较快，对于零基础的我，可能刚开始无从下手怎么入门，使用一些高级数据分析工具和库时，配置环境和理解复杂代码参数，让我不知道怎么处理，但是很感谢助教帮助和组员帮助我。