《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。

06教学方法

1. 以课堂讲授为主，课堂讨论、学生PPT展示以及启发式的教学方法。

2. 加强互动教学，采用多媒体教学方式，学生参与案例讨论相结合，提高学生解决实际问题的能力。

07考核及成绩评定方式

最终成绩由平时作业成绩、平时测验成绩、期末成绩和小论文成绩等组合而成。各部分所占比例如下：

平时作业成绩：10%。出勤以及课堂情况，主要考核对每堂课知识点的理解和掌握程度。

上机成绩：30%。主要考核数据处理分析能力。

平时作业成绩：10%。主要考核对核心知识的理解程度，以小组作业或个人作业为考核依据。

期末考试成绩：50%。主要考核Python数据分析基本理论，Python机器学习数据分析算法、Python数据库技术、数据可视化技术等。书面考试形式。题型为1、概念题，2、选择题，3、填空题，4、判断题，5、简答题， 6、程序设计题等。