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。学生的考试成绩由平时成绩（40%）和期末考试（60%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（10%）、上机成绩（25%）。

六、选用教材和主要参考书

本大纲是根据教材《Python数据分析基础教程》所设计的。

参考书籍：

郑丹青. 《Python数据分析基础教程》人民邮电出版社.2020.03

七、大纲说明

本课程的授课模式为：理实一体化或课堂授课+上机，其中，理实一体化采用机房上课，边讲边练模式；如采用课堂讲授主要采用多媒体的方式进行授课，上机主要是编写关键程序或项目实践程序，要求学生动手完成指定的程序设计。课时总计安排100～128学时，可根据学生学习情况进行调整。