Python数据分析与应用-教学大纲
《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。
2024版Python数据分析与应用全书教案[1]
![2024版Python数据分析与应用全书教案[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/46c6be5e5e0e7cd184254b35eefdc8d377ee1470.png)
2024/1/29
Python数据分析与应用的重要性
01
介绍Python在数据分析领域的应用，以及数据分析在当今社会
的重要性。
Python数据分析工具
02
简要介绍Python中常用的数据分析工具，如NumPy、Pandas、
Matplotlib等。
课程内容与结构
03
概述本课程的主要内容和结构，包括数据预处理、数据可视化、
绘制高级图表
使用`seaborn`库绘制热力 图、箱线图、小提琴图等 高级图表。
交互式可视化
使用`plotly`或`bokeh`库 创建交互式可视化，支持 鼠标悬停、拖拽、缩放等 操作。
探索性数据分析
使用统计量和图表对数据 进行初步分析，如分布、 趋势、关联等。
2024/1/29
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数据统计与描述性分析
25
深度学习应用案例
2024/1/29
图像分类与目标检测 通过具体案例展示如何使用CNN进行图像分类和目标检测， 包括数据集准备、模型构建、训练和评估等步骤。
自然语言处理 通过具体案例介绍如何使用RNN进行自然语言处理任务， 如文本分类、情感分析等，并展示相关技术和方法的应用。
生成模型应用 通过具体案例展示如何使用GAN进行图像生成和风格迁移 等任务，并探讨生成模型在其他领域的应用前景。
统计分析、机器学习等方面的内容。
4
教学目标与要求
01 知识与技能目标
通过本课程的学习，学生应掌握Python数据分析 的基本知识和技能，包括数据清洗、数据转换、 数据可视化、统计分析等方面的能力。
02 过程与方法目标
培养学生运用Python进行数据分析的能力，包括 数据处理流程的设计、数据分析方法的选择和应 用等方面的能力。
《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。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习大数据热门技术网络爬虫、使用NumPy进行数据计算、使用Pandas 进行数据分析、Matplotlib数据可视化。
教师通过给出一些相关的实例帮助学生理解和进行程序设计，并布置相应的习题让学生进行练习。
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财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲
《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：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： 64 讲课学时：32 实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学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财务数据。
本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，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处理和分析实际财务数据。
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、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析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对财务数据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编程入门1.1 Python简介1.2 Anaconda的安装与使用1.2.1 下载与安装1.2.2 Jupyter Notebook界面介绍1.2.3 Jupyter Notebook基本应用1.3 Python编程1.3.1 Python程序应用1.3.2 程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.Jupyter Notebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于Jupyter Notebook应用环境的Python编程应用。
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。
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数据分析程序基础》课程大纲--34课时
《Python数据分析程序基础》教学大纲基本信息课程名称：《Python数据分析程序基础》课程代码：061146课程类别：专业限选课建议学时：34学时（理实一体化）学分：2学分适应对象：计算机应用、软件技术、大数据技术与应用、云计算技术与应用专业建设团队：3～5人以上团队一、课程的地位、性质和任务《Python数据分析程序基础》是软件技术等相关专业的专业限选课程。
主要讲述Python程序设计的基础知识和相关技术。
是计算机应用、软件技术、大数据技术与应用、云计算技术与应用专业的专业基础课程。
《Python数据分析程序基础》课程的教学目的是学生通过学习该课程，掌握Python 程序设计语言的基本知识和使用Python语言进行软件开发的思想和基本方法，进而掌握程序设计的基本步骤和通用方法，提高通过编写程序解决实际问题的能力，为今后进一步使用数据采集和分析等大数据及人工智能方面的运用打好基础。
课程着眼于学生的长远发展，重点培养其软件开发、大数据及人工智能领域岗位基本工作技能、职业素养、社会适应能力、交流沟通能力、团队协作能力、创新能力和自主学习能力。
二、课程教学基本要求本课程的主要目标是培养学生的Python语言使用的基本技能。
要求学生掌握Python基本语法、字符串、列表、元组、字典、文件的读写、函数与模块等基础知识。
学生首先了解Python的特点、发展及推荐学习方法，然后学习Python数据分析程序基础语法、流程控制语句、数据类型、函数、模块等。
课程根据“自主式一体化教学”模式，按照Python的有关知识由浅入深、从易到难进行教学，课后布置实训与习题练习，实现“教、学、做”一体，从而切实提高学生的持续发展能力。
三、课程的内容课程基于Python3，主要进行Python基本语法、元组、列表、字典、文件的读写、函数与模块等Python数据分析程序基础知识的讲授。
具体内容如下。
1．认识Python。
包括Python发展历程、特点及应用领域，开发环境的搭建及程序的打包发布，并给出了Python学习方法的建议。
《Python大数据应用基础》教学大纲
《Python大数据应用基础》教学大纲院（系、部）:教研室:日期: 2020年9月20日目录一、课程简介 (1)二、教学目的和要求 (1)三、教学中应注意的问题 (1)四、教学内容 (2)五、教学课时分配 (9)六、教材与参考书目 (10)一、课程简介课程名称：Python大数据应用基础课程编号：课程性质：必修适用专业：非计算机专业前导课程：无考核方式：考试建议学时：48二、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 列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，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，熟练使用Python读写文本文件与二进制文件，了解Python程序的调试方法，熟练运用Python编写面向对象程序，掌握Numpy+Pandas进行数据预处理和数据分析的基本用法，掌握使用matplotlib进行数据可视化的用法，掌握Scikit-learn进行机器学习的基本用法。
在教学和学习过程中，应充分发挥Python语言的优势，从最简单、最直观的思路出发，尽快解决问题。
不建议在底层语言细节上花费太多时间。
三、教学中应注意的问题Python编程模式中非常重要的一条是代码简单化、问题简单化，同时应保证代码具有较强的可读性。
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，保证代码的优雅、简洁，让代码更加Pythonic。
使用Python编程解决问题应充分借鉴和使用成熟的标准库和扩展库，尽量避免自主编写完整的业务逻辑，部分具体操作完全可以使用扩展库来实现，大幅度提高开发效率。
例如：如果需要进行排序则直接使用内置函数或方法进行排序，切不可再使用选择法排序、冒泡法排序或堆排序等排序算法来编写代码实现；计算最大公约数应习惯于使用math标准库的gcd()函数；对数据进行随机乱序应使用random标准库中的shuffle()函数；从给定数据集中随机选择元素应使用random标准库中的choice()函数等等。
《Python数据分析与应用》教学大纲
《Python数据分析与应用》教学大纲一、课程简介课程名称：Python数据分析与应用课程性质：必修适用适用专业：大数据技术类相关专业考核方式：考试建议学时：48（可根据实际需要进行调整）二、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。
三、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。
四、课程学时分配五、教学内容第1章数据分析基础1.教学目录1.1 数据分析的基本概念1.1.1 什么是数据分析1.1.2 数据分析范式1.1.3 数据分析面临的问题1.1.4 相关概念辨析1.2 数据分析的任务与方法1.2.1 分类任务1.2.2 回归任务1.2.3 聚类任务1.2.4 降维任务1.3 领域数据与常见数据类型1.3.1 典型的数据领域1.3.2 数据类型1.4 数据分析的生态系统1.4.1 分布式文件系统1.4.2 分布式编程框架1.4.3 机器学习与数据分析平台1.4.4 数据可视化工具1.5 本书的内容和组织2.教学重点（1）数据分析的定义。
（2）数据分析范式。
（3）数据分析的任务与方法。
（4）数据分析的生态系统。
第2章Python语言基础1.教学目录2.1 初识Python2.1.1 概述2.1.2 Python环境搭建2.1.3 Python语法特点2.1.4 Python的基本数据类型2.2 字符串与流程控制2.2.1 字符串2.2.2 流程控制2.3 列表、元组与字典2.3.1 列表2.3.2 元组2.3.3 字典2.4 函数、模块与包2.4.1 函数2.4.2 模块2.4.3 包2.5 Python异常处理2.教学重点（1）Python编程的语法。
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《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．
2.参考资料
[1]张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．
[2]张良均．Python与数据挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2016．。