Python数据分析基础教程教学大纲.docx

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1、Python 数据分析根底教程Python 数据分析根底教程课程教学大纲课程编号：学 分：8 学分学 时：128 学时 最正确上课方式：理实一体化上课适用专业：大数据应用技术、信息治理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标Python 数据分析根底教程是面对大数据应用技术专业、信息治理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用根底课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python 语言根底以及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

2、中的根本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析工程的实践。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 的根底语法。最终，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析工程的实践。本书各个章节中都有很多例如代码，通过例如代码帮助读者更好地理解Python 数据分析中的根本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用力量，在各个章节中还设置了工程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：Pytho

3、n3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及根本要求学习单元第一章 数据分析概述学时1 学时学习目标学习内容数据分析的过程。数据分析的作用。数据分析的常用工具第一章 数据分析概述1.了解数据、数据类型的根本概念。2.了解数据分析的根本概念。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。学问点数据、数据类型的根本概念数据分析的根本概念了解把握重点难点其次章 Python 与数据分析学习单元其次章 Python 与数据分析学时4 学时学习目标1. 了解 Python 语言的特点。2. 了解 Python 与数据分析的关系。3. 了

4、解 Python 数据分析常用的类库。4. 把握 Python 的环境搭建。5. 把握 PyCharm 安装与使用。6. 把握 Jupyter Notebook 安装与使用。学问点了解把握重点难点Python 语言的特点学习内容Python 与数据分析的关系Python 数据分析常用的类库Python 的环境搭建PyCharm 安装与使用Jupyter Notebook 安装与使用第三章 Python 语言根底学习单元第三章 Python 语言根底1. 把握 Python 的根底语法。2. 把握 Python 的数据类型。学时2024 学时学习目标3. 把握 Python 流程掌握语句的使用方

5、法。4. 把握 Python 函数的使用方法。5. 把握数据构造、流程掌握语句和函数的综合运用。学问点了解把握重点难点Python 的根底语法Python 的数据类型学习内容Python 流程掌握语句Python 函数综合运用第四章 NumPy 数组与矢量计算学习单元第四章 NumPy 数组与矢量计算1. 了解 NumPy 和 SciPy 作用与安装。2. 把握创立数组对象方法。学时1216 学时学习目标3.把握数组的索引、切片和其他操作。4. 把握数组的运算和通用函数使用。5. 把握 NumPy 矩阵创立、计算和操作。6. 把握随机数生成的方法。学习内容学问点了解把握重点难点NumPy 和

6、SciPy 作用与安装创立数组对象方法数组的索引、切片和其他操作数组的运算和通用函数使用NumPy 矩阵创立、计算和操作随机数生成学习单元第五章 用 Numpy 进展简洁统计分析学时812 学时学习目标1. 把握使用 NumPy 读写文件方法。2. 了解 NumPy 中常用的统计函数。3. 把握运用 NumPy 函数进展统计分析。4. 把握数据处理中简洁的统计分析。第五章 用 Numpy 进展简洁统计分析学问点了解把握重点难点使用 NumPy 读写文件学习内容NumPy 中常用的统计函数运用 NumPy 函数进展统计分析数据处理中简洁的统计分析第六章 数据可视化Matplotlib 库学习单元

7、第六章 数据可视化Matplotlib 库学时812 学时学习目标1. 了解 Matplotlib 作用。2. 把握 Matplotlib 安装和导入方法。3. 把握运用 pyploy 创立图形的方法。4. 把握 Matplotlib 参数配置。5. 把握绘制分析变量间关系图的方法。6. 把握绘制分析变量数据分布和分散状况图的方法。学问点了解把握重点难点Matplotlib 作用Matplotlib 安装和导入学习内容运用 pyploy 创立图形的方法Matplotlib 参数配置绘制分析变量间关系图绘制分析变量数据分布和分散状况图学习单元第七章 pandas 数据分析根底学时1620 学时学

8、习目标1. 了解 pandas 作用。2. 把握 pandas 安装与导入方法。3. 生疏 pandas 数据构造。4. 把握 pandas 常用操作。5. 把握 pandas 索引机制。6. 把握 pandas 数据构造之间的相互运算。7. 把握 pandas 的函数运用。8. 把握数据读取与写入9. 把握数据分析的方法。第七章 pandas 数据分析根底学问点了解把握重点难点pandas 作用pandas 安装与导入学习内容pandas 数据构造pandas 常用操作pandas 索引机制pandas 数据构造之间的相互运算pandas 的函数运用数据读取与写入数据分析的方法第八章 用 p

9、andas 进展数据预处理学习单元第八章 用 pandas 进展数据预处理学时1620 学时学习目标1. 把握重复值、缺失值和特别值的处理。2. 把握数据合并和数据抽取。3. 把握重塑层次化索引、映射与数据转换。4. 把握排列与随机抽样。5. 把握日期和字符串处理。学问点重复值、缺失值和特别值的处理数据合并数据抽取学习内容重塑层次化索引了解把握重点难点映射与数据转换排列与随机抽样日期转换、日期格式化和日期抽取字符串处理第九章 机器学习库 scikit-learn 入门学习单元第九章 机器学习库 scikit-learn 入门学时1216 学时学习目标1. 了解机器学习的根本概念。2. 了解 s

10、cikit-learn 机器学习库根本概念。3. 把握 scikit-learn 安装与使用。4. 把握 Seaborn 绘图方法及使用。5. 把握使用 scikit-learn 进展机器学习的方法。学问点了解把握重点难点机器学习的根本概念scikit-learn 机器学习库根本概念scikit-learn 安装与使用学习内容Seaborn 绘图方法及使用预备数据集选择模型调整参数训练和测试模型第十章 电影数据分析工程学习单元第十章 电影数据分析工程学时4 学时学习目标1. 了解电影数据分析工程。2. 生疏电影数据分析流程。3. 把握数据预处理方法。4. 把握数据分析方法。5. 把握数据可视化

11、方法。学问点了解把握重点难点电影数据分析工程电影数据分析流程学习内容数据预处理数据分析数据可视化五、考核模式与成绩评定方法本课程为考试课程，期末考试承受百分制的闭卷考试模式。学生的考试成绩由寻常 成绩40%和期末考试60%组成，其中，寻常成绩包括出勤5%、作业10%、上机成绩25%。六、选用教材和主要参考书本大纲是依据教材Python 数据分析根底教程所设计的。参考书籍：郑丹青. Python 数据分析根底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，理实一体化承受机房上课， 边讲边练模式；如承受课堂讲授主要承受多媒体的方式进展授课，上机主要是编写关键程 序或工程实践程序，要求学生动手完成指定的程序设计。课时总计安排100128 学时，可依据学生学习状况进展调整。