Python数据分析与展示教学大纲
python 教学大纲
python 教学大纲Python 教学大纲引言：Python 是一种高级编程语言，由于其简洁、易读和功能强大的特点，已经成为了许多程序员和学习者的首选语言。
本文将介绍一个适用于初学者的 Python 教学大纲，旨在帮助读者系统地学习和掌握 Python 编程。
一、Python 基础知识1.1 Python 简介- Python 的历史和发展- Python 的应用领域- Python 与其他编程语言的比较1.2 Python 的安装和环境配置- 下载和安装 Python 解释器- 设置环境变量- 安装和使用开发环境（如 PyCharm、Jupyter Notebook）1.3 Python 的基本语法- 变量和数据类型- 输入和输出- 运算符和表达式- 条件语句和循环语句二、Python 数据结构2.1 列表和元组- 列表的创建和操作- 列表的索引和切片- 列表的常用方法- 元组的特性和应用2.2 字符串和字典- 字符串的基本操作- 字符串的常用方法- 字典的创建和操作- 字典的应用场景2.3 集合和文件处理- 集合的创建和操作- 集合的常用方法- 文件的读写操作- 文件处理的常见技巧三、Python 函数和模块3.1 函数的定义和调用- 函数的基本语法- 函数的参数和返回值- 函数的作用域和变量3.2 模块的导入和使用- 模块的概念和作用- 标准库和第三方库的导入- 常用的 Python 模块介绍3.3 异常处理和调试技巧- 异常处理的基本语法- 常见的异常类型和处理方法 - 调试技巧和常见错误解决方法四、Python 面向对象编程4.1 类和对象的概念- 类和对象的关系- 类的定义和实例化- 类的属性和方法4.2 继承和多态- 继承的概念和语法- 单继承和多继承的区别- 多态的应用和实现4.3 Python 的特殊方法- 构造函数和析构函数- 运算符重载和特殊方法- 魔术方法的应用和实例五、Python Web 开发基础5.1 Web 开发的基本概念- 客户端和服务器的交互- HTTP 协议和请求响应过程- 前端和后端的分工和合作5.2 Flask 框架的使用- Flask 的安装和配置- 路由和视图函数的定义- 模板的使用和渲染- 数据库的连接和操作5.3 Web 开发的实践项目- 构建一个简单的博客系统- 用户注册和登录功能- 文章发布和评论功能结语：本教学大纲涵盖了 Python 编程的基础知识、数据结构、函数和模块、面向对象编程以及 Web 开发等内容。
python教学大纲
python教学大纲Python教学大纲Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，受到了越来越多人的关注和喜爱。
为了帮助学习者系统地掌握Python编程的基础知识和应用技巧，制定一份Python教学大纲是非常必要的。
一、引言在引言部分，可以简要介绍Python的历史和发展，以及Python在各个领域的应用。
同时，也可以提到Python的特点，如简洁、易读、跨平台等，以及为什么选择Python作为编程语言学习的重要性。
二、基础知识1. 数据类型：介绍Python中常见的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等，并讲解它们的特点和用法。
2. 运算符和表达式：讲解Python中的运算符和表达式，包括算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符等，并通过示例代码演示它们的使用。
3. 控制流程：介绍Python中的条件语句和循环语句，包括if语句、while循环和for循环，并通过实例讲解它们的使用方法。
4. 函数和模块：讲解函数的定义和调用方式，以及如何使用模块来组织和管理代码。
同时，也可以介绍一些常用的内置函数和标准库模块。
三、面向对象编程1. 类和对象：介绍类和对象的概念，以及如何定义和使用类。
同时，可以讲解类的继承、多态等概念，以及它们在面向对象编程中的应用。
2. 异常处理：讲解异常的概念和处理机制，包括try-except语句和finally语句的使用。
同时，可以介绍一些常见的内置异常类型和异常处理的最佳实践。
四、文件操作和数据处理1. 文件操作：讲解如何使用Python读写文件，包括打开文件、读取文件内容、写入文件等操作。
同时，可以介绍一些常见的文件处理方法和技巧。
2. 数据处理：介绍如何使用Python对数据进行处理和分析，包括数据的读取、清洗、转换、统计等操作。
同时，可以介绍一些常用的数据处理库和工具。
五、Web开发和数据可视化1. Web开发：介绍如何使用Python进行Web开发，包括使用框架（如Django、Flask）搭建Web应用、处理请求和响应、数据库操作等。
《数据分析基础—Python实现》—教学大纲
第 16 周 复习
内容框架和学习
2
和学习要点。
要点
结束
期末考试：闭卷 期末考试
笔试。
注：1. 教学进度和时数可根据教学情况做适当调整。 2. 学生学习要求包括教材阅读、参考书目阅读、课程作业、课后练习等；
课程负责人（签字）： 基层教学组织（教研室）负责人（签字）： 学院（系）、部主管领导（签字）： 学院（系）、部（盖章）
Python 练习。 课后习题作业。
第 12 周 第 13 周 第 14 周 第 15 周
第6章 思政要点
回归分析是根据变量间关系建模的统计方法。利用宏观经济和社会 数据说明回归分析的具体应用，阐述回归分析在国家经济和社会政 策制定的作用。
散点图的绘制及其
应用。相关系数的
变量间关系的分
相关与回 析。一元线性回 归分析 归建模。Python
相结合 统计学是一门应用性很强的学科。在内容讲授过程中，应注意对学生正确 统计理念塑造，这就需要将思政建设的内容与课程内容和知识传授的理念相结 合，其中的关键是授课教师应加强自身的政治素养和正确理念的提升，通过知 识传授将正确的价值观传递给学生，引导学生科学合理地应用统计解决实际问 题。 ⚫ 树立正确的统计理念，将统计方法与实事求是的理念相结合 统计学课程的内容涵盖数据收集、处理、分析并得出结论。要树立正确的统 计理念，就应始终本着实事求是的态度，要实事求是地收集数据，避免弄虚作假。 在数据分析中应科学合理地使用统计方法，避免主观臆断。在对数据分析结果的
意事项。
类别数据的可视化
图形。用 Python 绘
Python 练习。 课后习题作业。
图。
数值数据的可视化 图形。用 Python 绘
Python 练习。 课后习题作业。
《Python数据分析》教学大纲
Python数据分析教学大纲课程编号：XXXXXXXX课程名称：Python数据分析与实践英文名称：Python Data analysis and Practice课程类型：专业课课程要求：学时/学分：48/3 （讲课学时：32 上机学时：16）适用专业：信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术01课程的性质和教学目的Python是信管、电子商务、计算机科学与技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。
本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。
通过一系列的Python语言数据分析训练项目，培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。
02课程与其他课程的联系本课程的先修课程为Java语言，后续课程为大数据技术导论和Hadoop在大数据中应用。
Java语言是Python语言学习的基础，Python数据分析知识为后续的大数据技术导论和Hadoop在大数据中的应用奠定基础。
03课程教学目标1．学习Python基本编程语言知识，了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。
2．掌握Python机器学习基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3.掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。
4.掌握Python地理信息系统数据分析能力，具有应用Python解决地理信息问题能力。
5.应用Python编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。
05其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.案例分析针对教学内容，本课程选取具体商业数据作为案例，完成相应的Python 语言编程操作，更好的理解知识点。
2.上机实验针对教学中Python基本语句练习、面向对象编程、网络数据抓取、文本文件操作、数据库操作、数据可视化操作、Python机器学习—有监督学习算法与无监督学习算法、Python地理空间分析进行上机实验，分次计算上机成绩。
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍数据分析的基本概念、方法和工具，帮助学生掌握数据分析的核心技能和理论知识，提升数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 了解数据分析的定义和意义；2. 掌握数据收集、清洗、分析和可视化的基本方法；3. 学习常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R等；4. 能够运用数据分析技术解决实际问题，提高数据处理和决策能力。
三、课程内容1. 数据分析概述- 数据分析的定义；- 数据分析在实际生活和工作中的应用；- 数据分析的步骤和流程。
2. 数据收集与整理- 数据来源及采集方法；- 数据质量评估与清洗；- 数据转换和整合。
3. 数据分析方法- 描述统计分析；- 探索性数据分析；- 假设检验和推断统计。
4. 数据分析工具- Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）使用；- R语言在数据分析中的应用；- 数据库查询语言（SQL）基础。
5. 数据可视化- 数据可视化的重要性；- Matplotlib、Seaborn等数据可视化工具的使用；- 制作数据报表和图表。
6. 实践案例分析- 利用所学知识和工具对真实数据案例进行分析；- 解决实际问题，提出合理建议。
四、教学方法1. 理论讲解结合实例分析，理论与实践相结合；2. 课堂互动，鼓励学生提出问题和讨论；3. 编写和分享数据分析报告，培养学生分析和表达能力；4. 作业和实践项目，巩固所学内容，拓展应用领域。
五、考核方式1. 平时表现（包括课堂参与和作业情况）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目（数据分析报告）占比40%。
六、教材与参考资料1. 《Python数据分析》2. 《R语言实战》3. 相关学术论文和案例分析。
七、教学团队本课程由数据分析领域的专业教师授课，团队成员具有丰富的实践经验和教学经验，致力于为学生提供优质的教学服务。
以上为数据分析教学大纲内容，希望学生在学习过程中能够积极参与，认真学习，掌握数据分析的基本方法和技能，不断提升自身的数据分析能力。
Python教学大纲
Python教学大纲一、课程简介Python 是一门流行的、通用的、解释型的编程语言，易于学习，功能强大，被广泛应用于数据分析、人工智能、网站开发、自动化脚本等领域。
本课程旨在让学员掌握Python 编程语言的基础知识，学会使用 Python 解决实际问题，培养编程思维和能力。
二、课程目标1. 掌握 Python 编程语言的基本语法和结构。
2. 学会使用 Python 进行数据类型、控制流程、函数、模块和包等基本编程 constructs。
3. 能够运用 Python 编写解决实际问题的程序。
4. 培养编程思维和能力，提高逻辑思考和问题解决能力。
三、课程内容3.1 课程概述本课程共分为 10 个单元，每个单元包含理论讲解、实践练习和课后作业。
3.2 课程单元单元一：Python 简介与安装- Python 语言的特点和优势- Python 解释器和环境搭建- Python 代码基本结构单元二：数据类型- 整数、浮点数和复数- 字符串- 列表、元组和集合- 字典单元三：控制流程- 条件语句- 循环语句- 异常处理单元四：函数与模块- 函数定义与调用- 全局变量与局部变量- 模块和包- 标准库的使用单元五：面向对象编程- 类与对象- 构造函数与析构函数- 继承与多态- 封装与抽象单元六：文件与输入输出- 文件打开与关闭- 文件读写操作- 输入输出单元七：正则表达式- 正则表达式的概念与语法- 正则表达式在字符串处理中的应用单元八：数据库操作- SQLite 数据库简介- Python 操作 SQLite 数据库单元九：网络编程- 套接字编程单元十：实战项目- 项目一：天气查询应用- 项目二：简易博客系统- 项目三：数据分析报告四、教学方法本课程采用在线授课形式，结合理论讲解、实例演示、实践练习和课后作业，帮助学员全面掌握 Python 编程知识。
1. 理论讲解：通过PPT、视频等形式讲解 Python 编程语言的基本语法、概念和编程 constructs。
《Python数据分析与数据可视化》教学大纲
数据导入与导出
使用Pandas读取和写 入各种格式的数据文件 ，如CSV、Excel、 SQL等。
数据清洗与处理
利用Pandas进行数据 清洗，处理缺失值、异 常值和重复值等。
数据变换与重塑
通过Pandas进行数据 转换、合并、重塑等操 作，以满足分析需求。
数据统计与分析
运用Pandas提供的统 计函数和方法，对数据 进行描述性统计和分组 聚合分析。
使用NumPy生成随机数，进行概率分布拟 合和统计分析。
04
03
SciPy库在科学计算中的应用
优化问题求解
利用SciPy的优化算法 ，求解无约束和有约束 的优化问题。
线性与非线性方程求 解
运用SciPy的求解器，
解决线性方程组和非线
性方程的求解问题。
插值与拟合
使用SciPy进行插值和 拟合操作，对数据进行 平滑处理和预测分析。
《Python数据分析 与数据可视化》教学
大纲
目录
• 课程介绍与目标 • Python数据分析基础 • 数据可视化原理及工具 • Python在数据分析中的应用实践 • Python在数据可视化中的应用实
践 • 课程总结与展望
01
课程介绍与目标
Python数据分析与数据可视化概述
Python在数据分析与可 视化领域的应用
。
数据可视化作品
学生使用Python绘制了精美的 数据可视化作品，如动态图表、 交互式图表等，展示了在数据可
视化方面的创意和技能。
课程反馈
学生对课程内容、教学方式和效 果等方面进行了评价，提出了宝 贵的意见和建议，为课程的改进
和完善提供了参考。
未来发展趋势预测
数据科学领域的发展
Python教学大纲
Python教学大纲【导论】简介：本文旨在设计一份Python语言的教学大纲，以帮助初学者系统地学习和掌握Python编程技能。
【第一部分：Python基础】1. Python简介1.1 Python的历史和优势1.2 Python的应用领域1.3 Python的安装和环境搭建2. Python语法基础2.1 变量和数据类型2.2 运算符和表达式2.3 条件语句2.4 循环语句3. Python函数和模块3.1 函数的定义和调用3.2 函数参数和返回值3.3 模块的导入和使用【第二部分：Python进阶】4. 面向对象编程4.1 类和对象的概念4.2 类的定义和实例化4.3 继承和多态5. 文件操作5.1 文件的读写5.2 文件的打开和关闭5.3 异常处理6. 数据结构与算法6.1 字符串的处理6.2 列表、元组和字典6.3 常用算法的实现【第三部分：Python应用】7. Web开发7.1 Python的Web框架介绍7.2 使用Python进行Web开发的基本流程7.3 前后端交互和数据库操作8. 数据科学与机器学习8.1 数据科学的基本概念和流程8.2 使用Python进行数据分析和可视化8.3 机器学习算法的实现和应用9. 自动化测试与运维9.1 自动化测试的基本原理和工具9.2 使用Python进行自动化测试的编写与执行9.3 使用Python进行运维管理和监控【结语】总结：本教学大纲设计了Python学习的整体框架，旨在帮助学习者系统地学习Python编程。
通过逐步学习基础知识，进阶技巧和应用领域，学员可以全面提升Python编程能力，并为进一步深入学习和实践奠定扎实的基础。
Python数据分析基础教程教学大纲
课程编号：学分：8 学分学时：128 学时 (最佳上课方式：理实一体化上课)合用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业《Python 数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python 语言基础以及Python 数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas 和scikit-learn 库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python 数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python 数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python 的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码匡助读者更好地理解Python 数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思量练习等内容。
操作系统：Windows 7开辟工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook1. 了解数据、数据类型的基本概念。
2. 了解数据分析的基本概念。
3. 了解数据分析的过程。
4. 了解数据分析的作用。
5. 了解数据分析的常用工具。
数据、数据类型的基本概念数据分析的基本概念数据分析的过程。
数据分析的作用。
数据分析的常用工具4 学时1. 了解Python 语言的特点。
2. 了解Python 与数据分析的关系。
3. 了解Python 数据分析常用的类库。
4. 掌握Python 的环境搭建。
5. 掌握PyCharm 安装与使用。
6. 掌握Jupyter Notebook 安装与使用。
《Python语言与数据分析》教学大纲(2022版)
《Python语言与数据分析》教学大纲英文名称：Python Language and Data Analysis课程代码：课程类别：通识公共选修课课程性质：选修开课学期：大二第2学期总学时：36（讲课：22，实训：14）总学分：2考核方式：平时考勤、作业、课堂表现、期末大作业先修课程：《大学计算机基础》《统计学》适用专业：一、课程简介本课程着眼于Python语言在数据分析方面的应用，按照数据分析的步骤，从数据预处理、分析、可视化等方面介绍了数据分析的方式，并通过六个完整的数据分析实例进行相关知识的学习。
主要内容包括Python基础知识介绍、数据预处理、数据分析基础工具NumPy、处理结构化数据工具Pandas、数据分析与知识发现、scikit-learn实现数据分析、Matplotlib 交互式图表绘制以及六个完整实例。
本课程通过理论授课加实训的方式完成教学，理论授课课时为22学时，实训为14课时。
考核方式由平时考勤、实训作业、课堂表现和期末大作业构成。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑通过本课程的学习，使得学生从数据分析的基础理论知识入手，按照数据分析的基本流程循序渐进的学习数据分析知识，并使用Python编程进行实战操作。
实验部分通过完整数据分析实例的学习，帮助学生更好的掌握数据分析技能，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握数据分析的基础知识和相关Python库使用，更重要的是三、课程教学要求第一章数据分析是什么教学内容：第一节数据分析与数据挖掘的关系第二节机器学习与数据分析的关系第三节数据分析的基本步骤第四节Python和数据分析第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据分析的定义和历史背景；2.了解数据分析的目的和任务；3.了解数据分析与数据挖掘的关系；4.了解机器学习与数据分析的关系；5.了解数据分析的基本步骤，即数据收集、数据预处理、数据分析与知识发现和数据后处理，以及每个基本步骤的概念与内容；6.了解Python在数据分析领域所具有的优点；教学重点：1.数据分析的基本步骤；2.数据分析与数据挖掘的关系；教学难点：数据分析与数据挖掘的关系；第二章Python—从了解Python开始教学内容：第一节Python及pandas、scikit-learn、matplotlib的安装1.Windows操作系统下Python的安装2.macOS下Python的安装3.pandas、scikit-learn和matplotlib的安装4.使用科学计算发行版Python进行快速安装第二节Python基础知识1.缩进2.模块化的系统3.注释4.语法第三节重要的Python库1.Pandas2.Scikit-learn3.Matplotlib4.其它第四节Jupiter第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解Python的发展史；2.了解Python及Pandas、scikit-learn、Matplotlib的安装；3.掌握Python的基础知识及Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；4.了解Pandas、scikit-learn、Matplotlib等重要Python库；5.了解Jupyter交互式数据科学与科学计算开发环境；教学重点：1.Python的基础知识；2.Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；教学难点：Python语法知识；第三章数据预处理—不了解数据，一切都是空谈教学内容：第一节了解数据第二节数据质量1.完整性2.一致性3.准确性4.及时性第三节数据清洗第四节特征工程1.特征选择2.特征构建3.特征提取第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据的集中趋势、离散程度、相关性测量、数据缺失、噪声、离群点等概念；2.了解数据质量标准评估的完整性、一致性、准确性和及时性4个要素；3.了解数据清洗的概念及方式，包括缺失值的处理、噪声数据的处理、不一致数据的处理和异常数据的处理；4.了解数据的特征选择、特征构建和特征提取；教学重点：1.数据质量标准评估；2.数据清洗；教学难点：数据质量标准评估；数据清洗；第四章NumPy—数据分析基础工具教学内容：第一节多维数组对象：ndarray对象1.ndarray对象的创建2.ndarray对象的数据类型第二节ndarray对象的索引、切片和迭代第三节ndarray对象的shape操作第四节ndarray对象的基础操作第五节本章小结学生学习期望成果：1.了解NumPy库的作用；2.掌握多维数组对象ndarray的使用，包括ndarray的创建、ndarray的索引、切片和迭代、ndarray的shape的操作、ndarray的基础操作等。
教学大纲_Python数据分析
《Python数据分析》教学大纲课程编号：120973B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 48 讲课学时：16 实验（上机）学时：32学分：1+2适用对象：数据科学与大数据技术先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对数据科学与大数据专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际数据。
本课程以实际工作中的数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据预处理和常用统计分析方法的基本思路和软件实现，python面向对象的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对统计分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python环境与编程基础1.1 python系统配置1.2 python基础知识1.2.1 python帮助1.2.2 python标识符1.2.3 行与缩进1.2.4 python对象1.2.5 数字与表达式1.2.6 运算符1.2.7 字符串1.2.8 日期和时间教学重点、难点：python的环境配置与面向对象的编程基础课程的考核要求：了解python环境与界面、运行方式；理解python一切皆对象，掌握python编程基础，灵活应用编程的基本构成。
复习思考题：1、搜集行业需求数据，了解python在大数据析领域的地位。
Python数据分析与应用教学大纲教案
图表样式与美化
掌握Matplotlib中图表样式和美化的方法，如设置颜色、 线型、标记样式等，以及使用子图、分面网格等布局方式 呈现多个图表。
数据可视化应用
了解Matplotlib在数据可视化方面的应用，如绘制箱线图 、热力图、等高线图等复杂图表，以及结合Pandas进行数 据处理和可视化分析。
了解SciPy在信号处理和图像处理 方面的应用，如滤波器设计、信号
频谱分析、图像增强等。
统计分析与检验
掌握SciPy中提供的统计分析和检 验方法，如假设检验、方差分析、
回归分析等，以及使用 `scipy.stats`模块进行统计分析。
05 Python在数据科学领域 应用案例
数据挖掘与预测模型构建
SciPy库基础及应用
SciPy基础函数
掌握SciPy中提供的基础函数，如 数学函数、特殊函数、统计函数等 ，以及它们在科学计算中的应用。
优化算法与求解
学习SciPy中的优化算法和求解方 法，如线性规划、非线性规划、最 小二乘问题等，以及使用 `scipy.optimize`模块进行求解。
信号处理与图像处理
控制流语句与函数
条件语句
讲解Python中的if-else条件语句，包括单分 支、双分支和多分支结构。
循环语句
介绍Python中的for循环和while循环，以及 break和continue语句的使用。
函数定义与调用
详细讲解Python中函数的定义方法、参数 传递方式以及函数的调用过程。
局部变量与全局变量
Pandas数据结构
掌握Pandas中的两种主要数据结构——Series和 DataFrame，了解它们的创建方法、基本属性和常用方 法。
Python大数据分析教学大纲
Python大数据分析教学大纲该课程主要面向非计算机类专业学生，介绍如何利用Python大数据分析方法来实现常见数据分析任务，侧重于方法的应用和问题的解决，注重案例结合和实际操作的学习，强调学生掌握具体数据分析方法并可以自主开展各种数据分析活动。
不过度强调学生对编程能力的掌握，讲解内容的前5章都采用最多一条语句来解决问题，不通过复杂编程逻辑解决问题，后期课程略有增加语句行数，但是依然都是顺序语句，一条一条理解即可。
学生具有基本的Python基础知识即可学习。
至于数学和统计学等其他相关学科知识，不做要求，本课程对此也不做原理上的展开，只需知道含义即可，因此相关知识点大都可以在学习中了解并掌握应用的方法。
课程概述我为什么要学习这门课？随着Python语言的发展和应用结合，现在它已经成为一种非常常见和主流的数据分析工具，尤其在诸如互联网领域相关的大数据分析当中应用最为瞩目。
借助于这门语言，人们可以利用各种类型的数据资源，很轻松的实现各种数据分析任务，得到有价值的数据分析结论，并提供外观丰富的可视化呈现效果。
这对于所有专业学生而言，都是一件非常有意义和有必要的事情。
这对于大家完成自己的专业学习和工作应用都有着很大的帮助。
这门课的主题是关于什么？我们也清楚，很多学生虽然也了解Python，也想从事Python数据分析，但是考虑到自己编程能力条件还存在不足，因此往往望之而兴叹。
因此，我们在设计这门课教学内容的时候，就充分考虑到了这个情况，从课程内容的选择、课程教授的方式及其课程期望达到的目标等多方面进行了有效的设计。
现有课程内容无需大家较为深入的掌握各种编程方法，比如大家如果不了解循环、数组、函数等内容，不会写出一行以上的代码，没有学习过其他编程语言，这些问题都不大，大家只需按照课程要求，在前期部分课程中简单了解下基本方法，即可开始正式学习。
课程的主体学习不强调理由复杂编程技术和流程技巧来实现数据分析，而侧重于利用最为常见的方法，尽可能通过有限的语句来完成既定的目标。
《Python数据分析》课程标准
《Python 数据分析》教案一、课程定位《Python 数据分析》主要培养学生具有全面完整的数据分析思路和实践能力，利用 python 编写和应用模块等工具解决实际业务的能力；该课程提升学生的数学素养、统计素 养、提升互联网思维、创新思维。
该课程还可以有助于学生考取 1+x 大数据分析职业技能 证书的高级证书。
二、课程目标(一)社会主义核心价值观目标(1)具有富强、民主、文明、和谐等社会主义价值目标。
(2)具备自由、平等、公正、法治等价值取向。
(3)具备爱国、敬业、诚信、友善等价值准则。
(二)情感态度目标(1)具备民族团结、社会责任情感等。
(2)具备社会主义公民道德、社会公德和家庭美德意识等。
(3)具备求实的科学态度、 积极的生活态度等。
(4)具备以数据驱动决策的职业情感。
(三)职业素养目标(1)具备结构化思维和逻辑思维能力。
(2)具备对新知识、新技术的自主更新、 终身学习的能力。
(3)具备一定的项目管理和系统解决问题的能力。
(4)具备互联网思维和大数据思维 (5)具有一定的创业能力和创新意识。
(四) 知识目标(1) 掌握数据分析的流程和基本工具(2) 理解python 编程的模式和面对对象编程的原理 (3) 了解数据分析基本慨念、思维、 处理过程等。
(五)技能目标(1) 能够熟练掌握 python 的语法，编写python 程序设计完成相关任务。
(2) 能够应用 python 进行数据的读写、整理、清洗和处理。
(3) 能够应用 numpy 和 pandas 进行统计分析。
(4) 能够应用matplotlib 进行可视化分析。
三、课程主要内容(一)能力单元与学时分配专家讲座 (学时)参观 (学时)讨论 (学时)其他 (学时)讲授 (学时) 实作 (学时)能力单元名称序号(二)教学任务描述能力单元一： 数据分析的基本概述教学目的 1. 了解数据分析的基本流程和数据分析的应用2. 了解数据分析的语言3. 了解 Python 语言4. 掌握 Anaconda 的安装5. 掌握 Jopyter Notebook教 学重 点与难 1. Anaconda 的安装 点 2. 文本标记语言 Markdown 教学时数 4教 学方法与手 利用多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作 段考核方式 课堂测试任务 1-1、1-2、1-3： 数据分析的认知、数据分析语言的认知、 Python 语言的概述 相关知识点 相关实作技能 相关实训 教师注意事项 任务 1-4： 相关知识点 相关实作技能数据分析的概论、数据分析的流程和应用、 Python 语言的特点安装 AnacondaAnaconda 的概述、 Anaconda 的环境和命令在 windwos 安装 Anaconda数据分析的基 本概述 Python 语 言基 础Python 语 言进 阶高性能科学计 算类库 Numpy 高级数据分析 类库 Pandas 基 础高级数据分析 类库 Pandas 高 级出版质量级绘图 类 库 Matplotlib 1234567合 计245466532245466532相关实训教师注意事项任务 1-5：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项边做边练使用 Jupter NotebookJupter Notebook 的概述、文本标记语言 markdown Jupter Notebook 的应用，使用 Markdown 的语法边做边练能力单元二：教学目的教学重点与难点教学时数教学方法与手段考核方式任务 2-1：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项任务 2-2：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项Python 语言基础1. 掌握 Python 的语法基础知识2. 掌握 Python 的输入输出方法3. 掌握 Python 的常用运算符和表达式4. 掌握 Python 的常用处理字符串方法5. 掌握 Python 的程序基本结构1.输入输出2.常用运算符和表达式3.常用处理字符串方法4.程序基本结构8利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试输入输出1. 简单的输入输出2. 转义字符3. 格式化函数4. 类型转换通过转义字符、格式化函数、类型转换处理常见的输入输出边做边练运算符和表达式1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 运算符优先级学会使用 Python 的多种运算符和表达式边做边练Python 语言进阶1. 了解 Python 的容器类型数据2. 掌握 Python 的常用内置函数3. 学会自定义函数4. 学会函数式编程5. 会使用常用的高阶函数和特殊函数 1.容器类型数据 2.常用内置函数 3.自定义函数 4.函数式编程 10利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试容器类型数据1. 列表2. 元组3. 字典4. 集合使用容器类型数据处理相关数据 边讲边练在教学过程中，尽量避免在Python 程序中带有其他编程语言的痕迹，要 尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量 多使用 Python 内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，多使用函数 式编程模式， 保证代码的优雅、简洁，让代码更ythonic 。
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Python数据分析与展示教学大纲
课程概述
本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。
本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。
本课程共包括内容：
（1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法；
（2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法；
（3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。
该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。
本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。
“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。
课程大纲
01
【第〇周】数据分析之前奏
课时
“数据分析”课程内容导学
Python语言开发工具选择
Anaconda IDE的基本使用方法
02
【第一周】数据分析之表示
课时
本周课程导学
单元1：NumPy库入门
单元2：NumPy数据存取与函数
单元3：实例1：图像的手绘效果
03
【第二周】数据分析之展示
课时
本周课程导学
单元4：Matplotlib库入门
单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例）
单元6：实例2：引力波的绘制
04
【第三周】数据分析之概要
课时
本周课程导学
单元7：Pandas库入门
单元8：Pandas数据特征分析
预备知识
本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能
参考资料
[1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2
[2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）。