构建课程知识图谱是一项工作量较大的工程，涉及的知识领域非常广泛，并且需要不少的技术积累。
好在发展至今日，市面上已经有诸多高效工具，帮助我们大大减轻负担。
在线示例预览地址：https://nrdstudio.cn/app/f259aaa813d71c42d1c3bb6cefc58328/
通常构建课程知识图谱主要有六个步骤：
1.获取基础数据
数据源是准备工作，没有固定的模式，具体形式与实际课题有关。一般是爬取网上公开内容（注意版权），或者手工整理数据。
2.知识抽取nlp
nlp全程是自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)，算是人工智能AI的方向之一。
常用的方法是用编写程序，从成堆的数据中提取有效的片段内容。
编程语言首选Python，相关处理库比较多。
3.图数据库数据模型
知识抽取后，需要一些媒介存储，流行用图数据库，目下头部产品是Neo4j。
按照图数据库的规范，整理数据模型，把所有数据编入数据库中。
当然，入库并不是必需的。如果数据量不大或易管理，比如已经用Excel系统性整理好数据，那么这些文档本身也可以作为数据源。
4.数据可视化
数据可视化目的是换个维度来展示数据，图形化更容易理解。
可视化工具非常多，这里推荐一个有编辑器的在线工具：NRD Studio
5.分析交互
知识图谱包含的数据较多，可视化工具具有基础的交互功能，如查询、筛选、拖拽等。
6.数据报告
数据处理完毕后，应该出具报告，形式不一，方便自己或他人研究，充分发挥和挖掘数据价值，为未来下一步注入新能源，事半功倍。