最近開始在上開放式的課程，選擇了伊利諾大學的data visualization 的課程
(https://www.coursera.org)主要是想要了解一下數據科學的內容。所以底下我就開始對整個課程的內容進行一系列的心得分享，希望可以跟大家一起成長。
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| Fig 1. Coursera 選項 |
我想對於想要學data visualization 的人一定很困擾我要去哪裡找到公開的資料，這裏課程推薦了幾個收集數據的網站：
當然我相信應該還是有不少有提供開放的資料平台，但我覺得像我一樣對這個領域很陌生的人，在獲得資料後的另一個苦惱出現了，怎麼處理這些資料呢？
底下我用了google public data explorer 進行了資料的處理。
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| Fig. 2 使用google 的數據分析工具 |
在左方是對資料變數進行一系列的選擇，右方則會出現所選擇資料的圖表。就我的認知這其實就是一種數據印象化的方法。通常我們在進行數據資料的描述時，通常會用座標來進行。以上圖來說，x座標代表歐洲各國的不同年份的資料，y軸則是薪資的資料，而各個不同的直線則是代表不同的國家。如果以這樣的想法出發，數據分析就是在把相關的圖表進行呈現這樣的關係。
再介紹完了一些基本的資料來源，順帶一提這裡使用的工作是一個叫做 Tableau 的分析軟體，本身有試用的版本。如果想下載的話可以在底下的官網中下載，他有mac版以及windows 的版本可以進行使用。(
Tableau : https://www.tableau.com ) 之後我會寫一篇關於這個tableau的使用方法上來。
所以，目前我們已經有了數據、分析工具了！但是第一週呢這個課程介紹了很多理論上的東西，雖然我覺得有點多餘，還是先介紹一下，整個課程的核心，因為我們要把數據進行模型的建立，所以教授希望我們能暸解電腦繪圖的方式。
一般來說，我們會把繪圖分成向量繪圖以及有點陣(pixal)的繪圖方式，如果是向量繪圖的方式對電腦而言，便是畫出三個點同時，在這三個點內的空隙進行填滿的動作，可以使得整個圖型非常清楚。這點的運用在很多以圖形精美的軟體當中相當常用。而使用像數 的繪圖方式則是用像素點去填滿這個三角形，就像是要在方格紙的一個區塊中排出一個三角形。所以當然不會像向量繪圖的方式那麼的精確。
再來呢？這個第一週的課程也介紹了關於人體是如何看圖像的，但因為這週的課程沒有技術的成分在，比較偏理論，感覺在畫大餅的概念。
再來影片要告訴我們2d成像的圖片技術以及3d技術的理論架構，而用到2d的技術也提到了我剛才說的繪圖技術，並介紹網頁技術裡面關於<svg> 的用法，可已在網路上進行向量繪圖功能的網頁技術，不過因為蠻簡單的，所以我打算在下一篇順變把其他的功能先介紹一下。
另外，影片中也將影像做了簡單的劃分，如果今天用的是影像是利用光影以及視角變化所形成的圖案，這類有個名詞叫做photo-realism而影像沒有應用到光影的變化來創造3d的圖像，這類的便是non-photo realism。老實說，還蠻有趣的就是把一件事情做了理論上的區別就對了。
之後我會陸續把這些資料做一些整理，我想我會以svg的寫法還有tableau 的寫法作為後續的工具使用上的加強。
