Python数据分析与应用 课程标准.doc

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1、Python数据分析与应用 课程标准课程整体设计课程性质课程名称 Python数据分析课程代码学 时 64学时授课对象（专业和年级） 大数据技术与应用专业2年级学生性质（通识课、职业素质课、职业训练能力课/实训课/职业拓展课） 职业训练能力课课程设计1. 课程目标设计本课程属于计算机应用技术专业的职业能力训练课程，学生通过该门课程的学习，掌握使用面向对象编程平台的一般规律，掌握通过代码解决软件设计问题的一般方法，掌握将实际问题抽象为数学模型并用程序代码分析该模型的一般技巧，从而也为学生以后学习如何使用面向对象的编程平台奠定基础。知识教学目标：通过该门课程的学习，使学生在系统理解和掌握程序设计基

2、本原理的基础上，了解和掌握软件开发的基本原理和方法，具有设计和开发计算机软件的基本能力。学生应掌握Python语言的常用数据结构、函数的定义和调用、Numpy的使用方法、Pandas的使用方法、Matplotlib的使用方法以及网络爬虫等内容。能力教学目标：通过实验、实训过程培养学生使用Python语言解决实际应用中的软件设计问题并积累数据分析与处理的经验，提高综合知识的应用能力。2. 学习内容设计第1章 Python数据分析概述了解数据分析的概念以及数据分析的范畴，掌握数据分析的流程，了解Python在数据分析方面的优势，熟练掌握配置Python开发环境和使用分析工具Jupyter Note

3、book。第2章 Python语言基础掌握Python基本结构、基本输入和输出、数据类型（数字、集合、字符串、列表、元组、字典和文件），理解变量和动态数据类型。掌握if分支结构、for循环、while循环、迭代和列表解析。第3章 Numpy基础掌握Ndarray对象，掌握数组对象的创建、操作及基本统计分析。第4章 Pandas数据处理了解Pandas模块的安装以及数据结构，掌握利用Pandas进行数据清理、数据标注的方法，掌握利用Pandas进行数据分析的方法。第5章 Matplotlib实现数据可视化理解Matplotlib图形的实现原理，掌握Matplotlib可视化的实现方法。第6章 P

4、ython网络爬虫基础了解网页的组织形式，理解urllib处理网络访问的过程，掌握使用BeautifulSoup进行网络数据爬取的方法。课时分配表序号课程内容总学时讲课实验习题课机动1Python数据分析概述4222Python语言基础12663Numpy基础12664Pandas数据处理12665Matplotlib实现数据可视化12666Python网络爬虫基础1266合计643232实验项目及基本要求注：教材每章“编程实践”作为实验项目内容实验一 Python环境配置要求：掌握Python程序的运行方式、Anaconda环境的基本操作。实验二 用户数据序列化要求：掌握Python程序基本

5、结构和各种基本数据类型的使用。实验三 Numpy基础要求：熟练Numpy模块进行基本数据分析实验四 Pandas基础要求：熟练Pandas模块进行基本数据分析实验五 Matplotlib实现数据可视化要求：掌握散点图、折线图、饼图等各种类型的图形的画法。实验六 网络爬虫要求：掌握利用Python进行网络数据爬取。考核办法1.课程考核性质与考核分值比例（1）该课程考核性质为考查课。（2）该课程考核由平时过程性考核与期末实操考核组成，过程性考核占50%，期末实操考核50%。2.考核要点过程性考核（50%）考核点：（1）包括参与度（20%）：学习态度和考勤（迟到三次计旷课一次，旷课一次扣5分，旷课三

6、分之一者不准参加操作考核及理论考试）。（2）课程操作测验、课后作业（80%）：含课程提问、各个课堂项目、作业的完成情况。考核点：基础理论知识与技能点考核。包括：选择填空、判断改错及操作等题型。期末操作考核（50%）考核点：指定具体项目的完成情况+完成质量+熟练程度。七、使用说明 在本课程学习中，应从“理论”、“实践”和“综合应用”两个方面去把握：1. 理论：理论课教学主要讲解Python基本语法，授课过程中可结合PPT和计算机实时演示,要求学生理解并掌握。2. 实践：通过上机实践，让学生练习各种基本语法的使用，并能够独立编程解决问题。3. 综合应用：在掌握基本语法的基础上，要求能够运用本课程中多个知识点，综合分析和解决复杂的应用问题。 八、教材及参考书Python数据分析与应用 北京邮电大学出版社 李国辉 主编 2018.11Python程序设计教程 清华大学出版社 杨年华、柳青、郑戟明 主编 2017.10Python学习从入门到实践 清华大学出版社 王学颖、刘立群、刘冰主编 2017.122