《大学计算机2》课程教学大纲.docx

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1、大学计算机2教学大纲一、课程基本信息课程名称大学计算机Fundamentals of Computer课程编码CST110611015开课院部计算机科学与技术学院课程团队大学计算机教学团队学分1.5课内学时24讲授24实验0上机(24)实践0课外学时0适用专业材料化学授课语言中文先修课程程序设计(Python)课程简介 (必倒大学计算机是面向全校非计算机本科专业大学生开设的一门计算机通识教育必修课，培养学生的信息素养、科学精神、创新能力 及社会主义核心价值观。本课程以程序设计课程为前序，在普及计算机系统知识及前沿信息技术的基础上，面向专业应用和实践，以数据 为中心，进一步加强学生运用计算机解决

2、实践问题的能力，通过实践案例激发学生爱国情怀、责任感、光荣感。课程充分发挥线上线下混 合教学模式的优势，使学生熟悉计算机系统，学会利用计算机系统进行数据处理的技术，进而为与专业相结合的大数据处理技术打下良好 的基础。Fundamentals of Computer is a compulsory course of computer general education for all non-computer undergraduate students, which cultivates students* information literacy, computational thinki

3、ng ability, innovation ability and socialist core values. This course takes the program design course as the preface, on the basis of popularizing computer system knowledge and cutting-edge information technology, faces professional application and practice, and takes data as the center, to further

4、strengthen students ability to use computers to solve practical problems, and to stimulate students， patriotic feelings, sense of responsibility and sense of honor through practical cases. The course gives full play to the advantages of online and offline mixed teaching mode, so that students are fa

5、miliar with computer systems and learn the technology of using computer systems for data processing, and then lay a good foundation for the big data processing technology combined with specialty.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ：理解计算机系统结构、网络基础及前沿信息技术，培养学生的爱国情怀是5. 12M2目标2 ：掌握数据处理的过程和基本方法

6、，培养学生严谨细致的科学精神是5. 13M3目标3 ：掌握应用信息技术工具分析专业数据、解决实际问题的能力，培养学生的创新能力是5. 1三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内 学时教学方式课外学时课外坏节1第一章第一章计算机基 础本章重点难点：冯诺依曼计算机结构，网络基本原理和因特网 服务/21. 11.1计算机系统冯诺依曼计算机结构，计算机硬件系统，软件系统Ml0.5讲授/31.21.2网络技术及应用计算机网络的概念，网络基本原理与TCP/IP协议，因特网服务Ml1讲授/ /41.31.3信息新技术介 绍云计算、大数据、物联网、人工智能及其应用Ml0.5讲授/5第二章第二

7、章数据获取本章重点难点：利用requests库获取网页信息，利用 beautifulsoup库对网页信息解析数据/ /62. 12.1数据获取与存 储数据获取的方法，常见的数据存储文件及不同存储文件的 python读取M2, M31讲授/72.22. 2网页数据获取网页的基本结构，利用requests库获取网贝信息，利用 beautifulsoup库解析数据M2, M31讲授/82.32. 3网页数据获取 案例文本数据的获取案例，表格数据的获取案例，具有高阶性、创 新性、挑战度的综合案例M2, M32讲授/ /9第三章第三章数据管理本章重点难点：关系数据库设计、关系数据库语言SQL、使用 py

8、thon语言操作数据库/ /103. 13.1数据库基础数据库、数据库管理系统、关系数据库、数据库设计M2, M32讲授/113.23. 2 SQL语言利用SQL语言对数据库进行插入、删除、修改及查询操作M2, M32讲授/123.33. 3 Python 访问 数据库利用python语言对数据库进行插入、删除、修改及查询操作M2, M32讲授/13第四章第四章数据预处 理与分析本章重点难点：pandas数据结构、数据的提取，数据分析的常 用方法/144. 14.1 pandas 库Series数据，DataFrame数据，数据文件的读写M2, M31讲授/154.24. 2数据清洗删除数据，

9、缺失值处理，确定异常值M2, M31讲授/164.34. 3数据加工数据合并，数据转换，数据提取，时间序列处理M2, M31讲授/174.44. 4数据分析数据分析常用工具，数据分析常用方法M2, M32讲授/184.54. 5数据分析案例数值数据分析，文本数据分析M2, M31讲授/19第五章第五章数据可视 化本章重点难点：利用Matplotlib库对常见图表的绘制/205. 15.1数据可视化的 常用图表数据可视化的常用图表类型及特点M2, M31讲授/215.25. 2图表绘制基础Matplotlib库基本绘图函数,利用Matplotlib库、excel工具 绘制常见图表M2, M31.

10、5讲授/225.35. 3应用案例数值数据可视化展示，文本数据可视化展示M2, M31.5讲授/23A-A- 弟八早第八早人工智能 导引本章重点难点：掌握回归分析与分类问题的原理/246. 16.1人工智能简介人工智能的基本概念及应用领域30.5讲授/256.26. 2数据分析应用 案例回归分析问题案例，分类问题案例31.5讲授/四、考核方式序号考核环书操作细节总评占比1在线考试1 .对计算机基础知识进行3次在线考试，每次考试60分钟。2 .成绩采用百分制，由系统根据完成情况自动评分。3 .考核学生对计算机基础知识的理解和掌握情况，属于过程考核。30%2在线评测 作业1 .作业设置提交截止时间

11、，在要求的时间内完成作业。2 .提供一定数量的在线评测题目，各任课老师在此基础上根据实际情况进行调整。20%3.考核学生掌握数据处理基础的能力。3课程报告1 .利用python等现代工具实现与数据处理分析相关的项目，内容包括数据的获取、计算处理与分析、结果的可视 化。2 .在完成的项目基础上进行归纳总结撰写课程报告，展示项目实现的方法、过程及结果。3 .提交课程报告、相关的数据及程序源代码等文件。4 .考核学生对数据处理知识的掌握能力，学生综合运用所学数据处理知识分析问题、解决问题的综合能力、创新能 力。50%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml在线考试100%A-90-10

12、0 分。B-76-89 分。C-60-75 分。D-60分以下。2M2在线评测 作业40%A-独立按时完成90%-100%oB-独立按时完成76%-89%oC-独立按时完成60%-75%oD-完成不足60乳3M2课程报告60%A-数据获取过程方法描述清楚准确；运用3种及以上方法分析数据并利用恰当的图表类型进行展示；撰写 的课程报告结构完整、格式排版美观；提交的资料完整。B-数据获取过程方法描述清楚准确；运用2种方法分析数据并利用恰当的图表类型进行展示；撰写的课程 报告结构基本完整、格式排版美观；提交的资料完整。C-数据获取过程方法描述基本清楚；运用1-2种方法分析数据并利用图表类型进行展示；撰

13、写的课程报告 结构基本完整、格式排版基本符合要求；提交的资料基本完整。D-数据获取过程方法描述方法不清楚；运用1种方法分析数据或没有实现数据分析，1种或没有图表展 示；撰写的课程报告结构不完整、格式排版不符合要求；提交的资料不完整。4M3课程报告100%A-数据获取过程方法描述清楚准确；运用3种及以上方法分析数据并利用恰当的图表类型进行展不；撰与 的课程报告结构完整、格式排版美观；提交的资料完整。B-数据获取过程方法描述清楚准确；运用2种方法分析数据并利用恰当的图表类型进行展示；撰写的课程报告结构基本完整、格式排版美观；提交的资料完整。C-数据获取过程方法描述基本清楚；运用1-2种方法分析数据

14、并利用图表类型进行展示；撰写的课程报告 结构基本完整、格式排版基本符合要求；提交的资料基本完整。D-数据获取过程方法描述方法不清楚；运用1种方法分析数据或没有实现数据分析，1种或没有图表展 示；撰写的课程报告结构不完整、格式排版不符合要求；提交的资料不完整。评分等级说明：A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59;六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1大学计算机，大学计算机团队，校内胶印，2019.04. （*主教材）2图书1利用Python进行数据分析（原书第2版），韦斯麦金尼，机械工业出版社，2018. 07.3M00C|大学计算机（M00C）,大学计算机团队，智慧树.4M00C| Python网络爬虫与信息提取，嵩天，中国大学M00C.5M00C| Python数据分析与展示，嵩天，中国大学M00C.