《Python数据分析》课程教学大纲.docx

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1、Python数据分析教学大纲一、课程概述课程名称Python数据分析英文名称Data Analysis based on Python课程性质专业选修课课程代码22125025总学时32学时学分2开课学期第五学期先修课程程序设计基础、数据结构适用专业计算机类专业开课单位计算机与电气工程学院二、课程简介Python数据分析是计算机专业重要课程，是一门实践性很强的重要课程，主要学 习Python语言的基本语法、语句以及结构化程序设计的基本思想和面向对象程序设计方法, 学习实现网页爬取、数据可视化、数据分析等功能。本课程的主要目的是通过学习该课程， 培养学生应用计算机解决和处理实际问题的思维方法与基

2、本能力，并培养规范化的编程风格 和良好计算思维，并为后续课程的知识、能力、素养的实现积累知识储备和技能基础，打下 良好的工程基础。本课程的先修课为：Java程序设计、C程序设计、数据结构等。课程的内容主要包括：理论部分和实践部分。理论部分是Python开发的基本概念：主 要包括面向对象的编程思想，涵盖数据类型、字符串、列表、元组、字典、函数、文件操作， 以及Numpy数值计算、Pandas统计分析、数据存储、数据清洗、数据标准化、Matplotlib 数据可视化、机器学习等内容；实践部分是针对前面基础理论设计的案例实践，以进一步巩 固理论知识。三、课程目标通过本课程的理论学习和上机实践，要求学

3、生掌握基于Python开发技术的基础知识。 主要达到以下目标：课程目标1：（结果分析）引导学生认识和处理数据，能结合具体的项H背景经过分析 给出恰当解释和评价。（支撑毕业目标4.1）课程目标2：（知识目标）掌握Pylhon开发环境的搭建和使用、数据类型、字符串、列 表、元组、字典、函数、文件操作，以及Numpy数值计算、Pandas统计分析、数据存储、 数据清洗、数据标准化、Matplotlib数据可视化、机器学习等；（支撑毕业目标5.1）课程目标3：（素质目标）培养学生诚实、守信、吃苦耐劳的思想品德；培养学生善于 动脑、勤于思考的学习习惯：培养学生规范的软件代码编写习惯；培养学生良好的沟通能

4、力 和团队协作精神。（支撑毕业目标5.2）四、课程目标对毕业要求指标点的支撑表4J课程目标对毕业要求指标点的支撑注：分别用“H、M、L”对应表示“高、中、低”支撑。毕业要求毕业要求指标点课程目标1231研究4.1具有计算机网络相关的工程基础实验验证与实现能力，能够 对实验数据进行解释与分析，给出实验的结论。M2使用现代工具5.1 了解网络工程专业重要资料与信息的来源及其获取方法，掌 握运用现代信息技术和工具获取相关信息的基本方法。H3使用现代工具5.2学会使用互联网、移动互联网和大数据分析等现代信息技术 工具。H五、教学内容及实施手段表5“教学内容与进度要求章节小节内容要求具体要求学生成果程标

5、 课目学时1、Python 数据分析 与可视化(1) Python语言简介、 安装与配置Python环 境、Python川发环境 IDLE简介、基本输入 输出认知 理解了解程序设计发展历程、 了解Pylhon代码规范、熟 悉简单的输入/输出实现 方法Python开发环境、程序 设计的基本过程21(2) Python可视化认知熟练掌握Pylhon常用类库环境安装使用212 Python 编程基础(1) Python数据类型、 常量和变量分析了解Python基本数据类型 使用。常见的基本数据类型、 输入输出21(2)运算符与表达式分析掌握各类运算符的含义、 优先级，掌握表达式的正 确书写。运算符和

6、表达式21(3)序列数据结构解掌握Python序列数据结 构。序列数据结构223、Python 的流程控 制(1)选择结构程序认知选择结构的控制及实现， 各种流程控制语句的正确 使用选择结构程序设计20.5(2)循环结构程序认知循环结构的控制及实现， 各种流程控制语句的正确使用循环结构程序设计21(3)常用算法及应用 实例综合掌握几种重要算法的设计 思想常用算法20.54、Python 函数(1)函数定义与调用 方法；函数的实参与 形参调用过程认知理解函数定义与调用方 法；理解函数的调用过程； 理解实参与形参学会定义和使用函数、 参数传递、递归的定义 和调用21(2)掌握Python的内 置函

7、数理解掌握Python的内置函数Python内置函数的特 殊性20.5(3)函数调用过程中 变量的生命周期和作 用域认知理解函数调用过程中变量 的生命周期和作用域掌握函数的嵌套调用和 递归调用20.55、文件的 使用(1)文件的概念、访 问认知CSV、JSON、Excel 文件操 作理解大量数据处理与文 件的关系31(2)文件夹的操作理解文件夹基本操作理解掌握使用Python 在磁盘上创建、读写以 及关闭文件的基本操作316、Tkinter 图形界面 设计(l)Python图形开发 库、常用Tkinier组件 的使用认知掌握Tkinter组件的使用 方法常用Tkinier组件的使用30.5(2

8、) Canvas图形绘 制、Tkinter字体、 Python事件处理认知掌握使用事件处理函数来 处理当触发某个事件时所 做的反应Python事件处理30.5(3)图形界面程序设 计的应用理解会使用Canvas绘制图形界 面能够结合实际使用设计 界面117、Numpy 数值计算 基础(1 )Numpy多维数组认知理解数组的创建、数组变 换合理地定义和组织数组32(2)数组的索引和切 片、解数据统计分析初步掌握数组的读写、基本 数据分析328、 Pandas 统计分析 基础(1) Pandas中的数据 结构认知系列(Series)的使用、数据 框(DataFrame)的使用掌握基本Pandas基

9、本数 据结构30.5(2) Pandas库中数据 运算认知索引、查询编辑、分组聚 合、可视化掌握Pandas数据处理过 程31(3) Pandas可视化理解线性图、柱状图、宜方图、 密度图、散点图掌握可视化基本图形展 示12.59、 Pandas 数据载入 与预处理(1)数据载入、数据 合并、数据清洗认知文件操作、数据连接与合 并、数据清洗、热悉对于缺失值、重复 值、异常值的处理32(2)数据标准化理解数据变换、离差标准化、 哑变量、连续变量离散化熟练操作数据的转换3210、Matplotlib 数据可视 化基础(1)绘图基础、设置 参数认知理解画布、绘图填充学会设置参数、配置绘 图环境31(

10、2)常用绘图理解折线图、直方图、散点图、 饼图、箱线图、雷达图、 概率图、流向图热练运用常用绘图I11、其他 可视化库 的基本应 用 1) Seaborn 可视化认知直方图、散点图、箱线图、 小提琴图、回归图、热力 图等学会运用常用绘图31(2) Pycharts 可视化理解柱状图、饼图、漏斗图、K 线图、仪表盘、桑其图、 词云、地图学会运用常用图表3112、统计 与机器学 习(1) SKIearn 库主要 功能、回归分析认知一元回归方法、逻辑同归初步掌握SKIearn库的 基本应用31(2)分类、聚类决策树、支持向量机、K-Means 聚类学会基本分类、聚类操 作11表5-2课程实施手段序

11、号采用手段具体目标1以课堂教学为主，理论教学、小组讨论与 课后作业相结合。强化学生工程观点的建立和T程分析能力的培养。2课堂教学采用多媒体课件、电子教案、传 统教学方法和线上教学辅助结合。提高效率，增强教学的直观性和课堂教学的信息量。3小组讨论采用启发式教学，通过学生协作、 自主学习的答辩模式进行。让学生自主分工、查阅资料、研究分析与制作汇报报 告，培养学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。六、课程思政表6课程思政内容课程思政教学内容工匠精神、科技报国：认真付出，努力做事，坚持科学观和实事求是精神。奉献精神、创新精神：做事可以吃苦耐劳，工作能够精益求精。富有不断学 习和探索进取的工作态度，热

12、爱本专业。家国情怀、敢为人先：科学发展观及积极向上的人生观。情绪稳定、和谐社会：分析矛盾、发现问题，保持平和、宽容的心去对人做 事，团结协作，尊长爱幼。表6-2课程思政具体案例序号所属章节/ 案例名称案例教学目标思政元素1Python语法基础编程实现简单的Python小功能，如 中国剩余定理引出鸡兔同笼、韩信 点兵等系列问题进行求解，掌握不 同的求解方法，加强计算思维能力 训练。工匠精神，科技报国：布置学习任务， 要求学生诚实守信完成；引导学生认 知数学对工程的联系和应用，体验科 学知识应用于实践的科技生产力。2序列数据类型（列 表、元组、字典、集 合）通过杨辉三角问题应用，引出各种 不同求解

13、方法，体会Python编程方 法的风格，深入理解组合类型元素 的使用，通过各种项目问题中的小 训练，加强编程技术提升。家国情怀，敢为人先：杨辉三角是中 国数学史上的一个伟大成就，通过讨 论我国软件开发现状，引导学生思考 时代背景下自主研发的重要性，增强 学生民族自信、文化自信、教育自信。3Nutnpy Pandas 库的 使用、学会数据分析 初步通过对Nuinpy库、Pandas库的基本 应用，了解数据分析的基本流程环 节，如数据一致性处理、数据清洗、 数据筛选等操作，了解对海量数据 分析的过程。奉献精神，创新精神：通过对归国华 侨著名物理科学家黄大年的事迹介 绍，学习他刻苦钻研、勇于创新的爱

14、 国主义精神，秉承科技报国的理想， 把为祖国富强、民族振兴、人民幸福 做为毕生追求。4科学计算和可视化 应用结合Pandas库学习，进行数据分析， 掌握Matplotlib绘图可视化，初步掌 握绘制条形图、饼状图、散点图， 利于分析决策。情绪卷定、和谐社会：要想成就一番 事业，靠自己一个人打拼是不现实的， 细化分工，才可以提高工作效率，团 队协作，每个人完成一部分任务，然 后达到合作完成的目的。学会欣赏团 队中的每一位成员，就是在为团队增 加助力。只有相互信任、真诚的相互 交流，共享工作成果，增加团队凝聚 力，提高项目开发效率。七、考核及成绩评定1、考核方法本课程考核采用平时成绩+期末考试的综

15、合考核方式，即：总成绩=平时成绩*50%+期末考试成绩才50%平时成绩分为3部分：作业(10%)、课堂练习(20%)、操作实践(20%)。 各考核环节及权重如表7-1所示。表7-1考核环节及权重表项目名称课程目标考核环节及成绩占比()课程目标 权重 (%)课堂 测试 (1)课后 作业 (2)操作 实践 (3)期末 成绩 (4)课程目标12641022课程目标22641527课程目标33461528课程目标43461023合计10202050KX)2、考核内容及评价标准操作实践：占总成绩的20%。分为四次实践操作，各占成绩25%；每次评分施行百 分制，评分内容包括到课、课堂表现、实际操作和运行结

16、果，评分标准如表7-2所示。表7-2实验考核方案及评价标准课程目标考核内容优秀良好中等及格不及格课程目标1程序流程控制设计方案通过并实现， 能解决实验过程中出现 的问题：能够独立完成 报告的撰写，内容全面； 能够详细记录实验过 程，对数据进正确分析、 讨论，并能得到有效结 论。操作步骤较 正确、实验 预习较完 整、准确， 数据处理及 讨论较正确操作步骤基 本正确、实验 预习基本完 整、准确，数 据处理及讨 论基本正确操作步骤不 够正确实验 预习不够完 整、准确， 数据处理及 讨论不够正 确不做实 践操作、 不设计 实验数 据课程目标2组合类型的应用课程目标3数据分析初步课程目标4数据可视化效果

17、课堂测试：占总成绩的10%o每次课程结束后通过雨课堂进行线上小测试。同时 结合随机课间考勤和互动，每名学生不少于5次，每缺一次扣2%,扣完10%为止，无故缺 勤5次以上者取消本门课程的考核资格。课后作业：占总成绩的20%。本门课程每章均布置作业，布置次数不低于2次，每 次作业的占比均分，根据学生作业是否按时上交、是否独立完成以及作业完成准确性与可读 性评分。作业具体评分标准如表7-3所示。期末考试：占总成绩50%。开卷考试，考试时间120分钟，成绩采用百分制，卷面 成绩总分100分，考试范围包括124课程目标。具体考试时间与教务办公室联系协商通知 进行。表7.3作业评价标准考核 内容优秀（90

18、-100分）良好（80-89分）中等（70-79分）及格（60-69分）不及格（60分以下）作业按时足量提交， 90%以上的概念与 计算正确，方案合 理，书写清晰且文 本规范。按时足量提交，80%以上的概念与 计算正确，方案较 合理，书写比较清 晰、规范。缺量提交，70%以上 的概念与计算正确， 方案基本合理，书写 基本清晰、规范。补交,60%以上的 概念与计算正确， 方案不够合理，书 写不够清晰、规范。提交作业错误 过多，书写混乱 潦草。（不交作 业、抄袭记零 分）。3、按照工程教育认证标准和学校人才培养要求，考核以学生能力是否有效达成为基准。 为保障学生课程培养能力的达成，规定期末考试卷面

19、成绩应高于一定分数。4、考核周期为一个学年。为使评价结果尽快反馈给各个教学环节，促使各个教学环节 尽快改进，保证教学效果的快速提升，课程考核成绩评价每学年进行1次。5、考核依据计算机与电气工程学院课程目标达成评价实施办法文件进行。八、课程质量评价和持续改进课程结束后由课程责任人以定量和定性评价方法，针对具体课程目标形成文字或图表形 式的报告，针对学生个体和整体的学习成果评价并对相关问题进行分析；课程目标达成与课 程在培养学生解决复杂工程问题能力的具体环节任务的达成相关性分析；对以上各薄弱环节 进行原因分析，提供持续改进建议，并由学院教学指导委员会进行审核。针对学生个体和整 体的课程目标评价方法

20、如下：1、课程考核成绩算分评价法：课程目标达成度算分评价法是以参加课程学习的所有学 生获得课程成绩为样本，对支撑毕业要求中各个指标点对应的课程目标进行达成情况评价, 要由任课教师、课程负责人进行评价。课程目标达成情况评价值计算按下面公式进行：上式中k是该课程目标评价环节数，评价环节有平时过程考核、课后作业、大作业、实验、 期末考试等（具体的依据考核审核表确定）；Zj是第i个评价方式的总分值，仇是为学生在第 i个评价方式上的得分，Pi是第i个评价方式在该课程目标评价中的占比。2、教学期间，任课教师通过作业、报告及学生反馈等及时优化教学方式和手段；整个 课程中，任课教师针对学生课程目标未达成者，通

21、过优秀学生与其沟通交流作进一步专题辅 导改进；整体达成度较差部分，通过抽查与学生交流、分析问题，作进一步教学内容及方法 的改善。九、教材与主要参考资料1 .教材：魏伟一等编，Python数据分析与可视化（第2版），清华大学出版社，2022年1月。2 .教学参考书目：I江红，余青松主编，Python编程从入门到实践，清华大学出版社，2021年5月。董付国编著，Python程序设计基础，清华大学出版社，2020年12月。3夏敏捷，出地主编，Python程序设计一一从基础开发到数据分析（第2版）微课版, 北京：清华大学出版社，2022年1月。4黑马程序员编，Pylhon程序设计现代方法，人民邮电出版社，2020年7月。