Python数据分析与展示教学大纲

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《Python数据分析与机器学习》教学大纲

《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲一、

课程基本信息

课程名称：Python数据分析与机器学习学分：2、3、4

课时：32、48、64二、课程目标

本课程采用理论与实践相结合的教学方式，通过学习Python语法基础、numpy数据处理、matplotlib数据可视化技术、pandas数据预处理与分析技术、sklearn机器学习等内容，培养学生数据处理的能力，掌握机器学习的基本流程，并能够利用机器学习的方法挖掘数据中的有用价值，使学生更好地适应大数据和人工智能时代的工作与学习。

三、先修课程无

四、教材杨年华，Python数据分析与机器学习，清华大学出版社，2022年9月

五、课程内容1、Python语言与开发环境概述（2课时）

（1）Python语言的特点、下载与安装、交互与文件两种使用方式。

（1课时）

（2）代码的风格、模块的概念及其导入方式、帮助的使用、Anaconda 环境的安装与使用（1课时）

2、Python语言基础（8课时）

（1）控制台的输入与输出、标识符、变量、赋值语句（1课时）（2）常用数据类型、运算符、表达式（1课时）

（3）分支结构（2课时）

（4）循环结构（1课时）

（5）常用组合类型（列表、元组、字符串、字典、集合）（2课时）

（6）推导式、用于组合类型的常用内置函数、正则表达式（1课时）3、函数（5课时）

（1）函数的定义、调用、函数的返回值、位置参数与关键参数（2课时）

（2）默认参数、个数可变的参数、参数与返回值类型注解（2课时）

（3） lambda表达式、函数式编程的常用类与函数（1课时）4、自定义

Python数据可视化课程教学大纲

《Python数据可视化》课程教学大纲

课程编号：202000101001

学分：5学分

学时：47学时（其中：讲课学时31上机学时：16）

先修课程：《Python数据预处理》

后续课程：Python数据挖掘

适用专业：计算机专业

开课部门：计算机系

一、课程的性质与目标

本教材是数据可视化的基础教程，主要介绍了数据可视化的理论知识与可视化库matplotlib 的核心用法，并在每章穿插了相关知识点的实例，将理论与实践完美结合，帮助读者更快地进入数据可视化领域。

二、课程的主要内容及基本要求

第1章数据可视化与matplotlib

第2章使用matplotlib绘制简单图表

第3章图表辅助元素的定制

第4章图表样式的美化

第5章子图的绘制及坐标轴共享

第6章坐标轴的定制

第7章绘制3D图表和统计地图

第8章使用matplotlib绘制高级图表

第9章可视化后起之秀--- pyecharts

、学时分配

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。学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。

六、选用教材和主要参考书

本大纲是根据教材《Python数据可视化》所设计的。

七、大纲说明

本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是项目测试实践，要求学生动手完成指定的项目测试。

撰写人：审定人：

批准人：执行时间：

《数据分析基础—Python实现》—教学大纲

数据分析基础—Python实现

教学大纲

（含思政建设要点）

一、课程及教师基本信息

二、思政建设的总体目标

三、教学进度、教学内容和思政要点

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）

_________年____月____日

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。希望大家在学习中多了解！

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用

课程类别：必修

适用专业：大数据技术类相关专业

总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）

总学分：4.0学分

一、课程的性质

大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。

二、课程的任务

通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排

1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式

突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

六、教材与参考资料

1.教材

黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018．

数据分析与可视化课程大纲

一、课程简介

本课程旨在培养学生的数据分析和可视化能力，使其能够运用各种工具和技术对大量数据进行分析和解读，并通过可视化手段将分析结果直观地展现出来。通过学习本课程，学生将掌握数据分析和可视化的基本概念、方法和应用，提高数据处理和决策能力。

二、课程目标

1. 理解数据分析的基本概念和原理；

2. 掌握常用的数据分析方法和技巧；

3. 熟悉常见的数据分析工具和软件的使用；

4. 学会运用可视化手段展现数据分析结果；

5. 培养数据处理和决策能力。

三、课程内容

本课程包括以下主要内容：

1. 数据分析基础

1.1 数据分析简介

1.2 数据分析的基本过程

1.3 数据收集与整理

1.4 数据预处理

2. 数据分析方法与技术

2.1 描述性统计分析

2.2 探索性数据分析

2.3 预测性数据分析

2.4 统计推断

2.5 模型建立与评估

3. 数据分析工具与软件

3.1 Excel数据分析工具

3.2 Python数据分析库（例如NumPy、Pandas） 3.3 R语言数据分析包（例如dplyr、ggplot2）

3.4 数据可视化工具（例如Tableau、D3.js）

4. 可视化设计原则与方法

4.1 可视化基础知识

4.2 可视化类型和选择

4.3 可视化设计原则

4.4 可视化效果评估

5. 数据分析与可视化实践案例

5.1 产品销售数据分析与可视化

5.2 社交媒体数据分析与可视化

5.3 金融数据分析与可视化

四、学习评估与考核方式

1. 课堂参与与表现（占总成绩20%）

2. 课程项目作业（占总成绩40%）

3. 期末考试（占总成绩40%）

《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。

《Python大数据处理与分析》教学大纲

Python大数据处理与分析教学大纲

前言

一、大纲编写依据

《Python大数据处理与分析》是一门专业课程，也是数据科学与大数据专业的必要先修课程，面对大二学生开设。通过该课程学习，让学生了解Python专业内涵特点、大数据与社会经济发展的关系以及大数据的主要学科知识和课程体系。同时培养学生大数据处理问题的思维，引导学生认知大数据技术。要求学生了解学习大数据需要掌握的基础技术知识，熟悉海量数据处理的基本流程以及与之匹配使用的主要技术和工具。通过本课程的学习，加深学生对大数据的认识，并为后续专业课程打下良好基础。

二、课程目的

1、知识目标

通过课程学习让学生掌握大数据的概念和基本特征、了解大数据与社会各领域的应用关系。并就大数据处理流程及相关技术与工具介绍，让学生了解数据预处理，使用NumPy进行数据计算，使用Pandas进行数据分析，Matplotlib数据可视化，为后续相关课程做铺垫，让不同专业学生可选择不同方向继续大数据的深入学习。

2、能力目标

(1) 实践能力

通过本课程的学习，培养自我学习和自我设计的意识和能力；培养数据搜集、加工处理和分析的能力；通过合作学习培养沟通交往、团队协作等能力。

(2) 创新能力

通过学习大数据的相关知识，让学生将大数据与生活结合起来，培养使用大数据技术解决问题的思维。

三、教学方法

1、课堂教学

(1) 讲授

本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有大数据的基本概念和基本特征、大数据行业必备基础知识、数据采集与预处理方法、大数据存储与管理、大数据计算框架、数据挖掘技术、可视化技术，以及大数据与热门行业云计算和人工智能的结合。根据教学大纲的要求，突出重点和难点。

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

Python数据分析教学大纲6

化
基本原理
5. 掌握地理可视化的
() 创建数
3. 掌握地理可视化的
基本技巧
据透视表
实践技巧
6. 掌握地理可视化的 4. 使用
高级技巧，如添加信
crosstab()
息图层、实现动画效
果等。
课程设计
7
课程设计答辩
答辩
课程设计答辩
课程设计答辩 4
学时合计
64
五、考核方式
巧
2. 绘制散点
技巧
图 2. 掌握数据转换的技
3. 掌握可视化的基本
巧
3. 绘制直线
元素组成
3. matlotlib.pyplot 的基
图
4. 掌握可视化的基本绘图技巧
础概念
4. 绘制直方
4. 掌握轴标签、图标签、图
5 数据呈现 5. 掌握基本的可视化
颜色、文字处理等技
2. 实践访问
2 战
2. 了解数组基本操作 3. 掌握数组的访问方数组
12
3. 了解数组常用操作
式
3. 实践数组 4. 掌握数组的排序、
查询等
的广播
4. 实践查询
数组
5. 实践排序数组
1. 掌握基本数据文件格式

《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。
介绍Python在数据处理、统计分析、数据挖掘、数据可视化等方面的广泛应用。
相关工具与库
简要介绍Python中常用的数据分析与可视化工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib
、Seaborn等。
课程目标与要求
课程目标
培养学生掌握Python数据分析与可视化的基本方法，具备独立处理和分析数据的能力，以及运用可视化手段展示数据的能力。

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 notebook

1. 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

《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

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

Python数据分析、挖掘与可视化-教学大纲

一、课程概况

课程名称：Python数据分析、挖掘与可视化课程编号：

课程性质：限制性选修考核方式：考查

建议学时：48+16

前导课程：线性代数、高等数学

适用专业：计算机科学与技术、数据科学、统计、金融、管理等理工科和商科专业

二、教学目的和要求

通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式，熟练运用Python 内置函数与运算符、列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导式、切片、序列解包等语法来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，掌握numpy数组运算和矩阵运算、pandas 基本数据结构以及数据分析与处理、机器学习基本算法原理以及sklearn实现、matplotlib数据可视化与科学计算可视化。能够根据问题性质和特点选择合适的机器学习算法，能够根据数据特点选择合适的可视化方式。

三、教学内容以及重点、难点

第1章 Python开发环境搭建与编码规范

1.1 Python开发环境搭建与使用

教学内容：在Python官方网站下载安装包并安装，下载并安装Anaconda3，IDLE、Jupyter Notebook、Spyder简单使用，使用pip和conda命令安装扩展库。

重点、难点：系统环境变量path的设置，安装扩展库。

1.2 Python编码规范

教学内容：缩进对业务逻辑的影响，变量命名规则。

重点、难点：缩进的作用。

1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用

教学内容：导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别，导入标准库和扩展库的顺序。