Python数据分析课程_升级版_课程安排
《Python数据分析实践》课程标准
《Python数据分析实践》课程标准课程类别：（专业拓展课）适用专业：授课单位：计算机学院学分：学时： 64一、课程定位和课程设计（一）课程性质本课程的先导课程是Python程序设计基础。
本课程在把握教学对象对理论知识“必要、适度、够用”的原则下，选取了Python数据分析常用技术包括numpy，matplotlib，pandas和scikit-learn作为教学内容。
（二）人才培养中的作用（正文三号仿宋）数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网和人工智能等战略新兴产业。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
通过在相关需求专业开设数据分析课程，有助于学生拓展和提高职业技术技能，提升自身的岗位竞争力。
（三）课程设计思路通过使用Python的数据分析工具，包括numpy、matplotlib、pandas等，搭建数据分析的开发平台，并通过一些案例展示进行数据分析的流程和方法。
二、课程目标（一）素质目标培养学生掌握Python数据分析技术，能对大数据进行预处理、分析和可视化等，成为合格甚至优秀的高技能人才，为国家技术发展、技术创新提供技术支撑。
（二）能力目标1）能够搭建conda和pip的Python数据分析开发环境；2）能够熟悉numpy库语法，掌握基本的数值计算；3）能够熟悉matplotlib进行数据可视化应用；4）能够正确使用pandas进行数据预处理；5）能够使用scikit-learn构建数据分析模型。
三、课程内容与要求（一）课程教学内容与教学要求（二）课程学时分配学时分配表四、实践教学（一）课内实践项目（说明实践项目的名称、内容、目的要求及课时数。
）实践教学安排表（以实践项目先后顺序编排）（二）独立实践项目可以根据学生理解和掌握的具体情况，适当调整课内教学内容，将模块六数据分析综合案例作为独立实践项目展开一周的实践教学。
五、课程实施（一）教学条件1.软硬件条件（说明开设本课程需具备的教学环境、设备条件）要求win10系统：python环境和jupyter notebook开发环境2.师资条件（说明校内专任教师、专业团队和企业专家教学资质的基本要求）要求教师掌握python语言基本功能，熟悉python数据分析常用工具和方法（二）教学方法建议（采用的教学模式特别是线上线下混合式教学应具体说明，教学流程、步骤和做法的简单阐述）。
《Python数据分析》教学大纲
Python数据分析教学大纲课程编号：XXXXXXXX课程名称：Python数据分析与实践英文名称：Python Data analysis and Practice课程类型：专业课课程要求：学时/学分：48/3 （讲课学时：32 上机学时：16）适用专业：信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术01课程的性质和教学目的Python是信管、电子商务、计算机科学与技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。
本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。
通过一系列的Python语言数据分析训练项目，培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。
02课程与其他课程的联系本课程的先修课程为Java语言，后续课程为大数据技术导论和Hadoop在大数据中应用。
Java语言是Python语言学习的基础，Python数据分析知识为后续的大数据技术导论和Hadoop在大数据中的应用奠定基础。
03课程教学目标1．学习Python基本编程语言知识，了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。
2．掌握Python机器学习基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3.掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。
4.掌握Python地理信息系统数据分析能力，具有应用Python解决地理信息问题能力。
5.应用Python编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。
05其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.案例分析针对教学内容，本课程选取具体商业数据作为案例，完成相应的Python 语言编程操作，更好的理解知识点。
2.上机实验针对教学中Python基本语句练习、面向对象编程、网络数据抓取、文本文件操作、数据库操作、数据可视化操作、Python机器学习—有监督学习算法与无监督学习算法、Python地理空间分析进行上机实验，分次计算上机成绩。
2024版Python数据分析与应用全书教案[1]
![2024版Python数据分析与应用全书教案[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/46c6be5e5e0e7cd184254b35eefdc8d377ee1470.png)
2024/1/29
Python数据分析与应用的重要性
01
介绍Python在数据分析领域的应用，以及数据分析在当今社会
的重要性。
Python数据分析工具
02
简要介绍Python中常用的数据分析工具，如NumPy、Pandas、
Matplotlib等。
课程内容与结构
03
概述本课程的主要内容和结构，包括数据预处理、数据可视化、
绘制高级图表
使用`seaborn`库绘制热力 图、箱线图、小提琴图等 高级图表。
交互式可视化
使用`plotly`或`bokeh`库 创建交互式可视化，支持 鼠标悬停、拖拽、缩放等 操作。
探索性数据分析
使用统计量和图表对数据 进行初步分析，如分布、 趋势、关联等。
2024/1/29
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数据统计与描述性分析
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深度学习应用案例
2024/1/29
图像分类与目标检测 通过具体案例展示如何使用CNN进行图像分类和目标检测， 包括数据集准备、模型构建、训练和评估等步骤。
自然语言处理 通过具体案例介绍如何使用RNN进行自然语言处理任务， 如文本分类、情感分析等，并展示相关技术和方法的应用。
生成模型应用 通过具体案例展示如何使用GAN进行图像生成和风格迁移 等任务，并探讨生成模型在其他领域的应用前景。
统计分析、机器学习等方面的内容。
4
教学目标与要求
01 知识与技能目标
通过本课程的学习，学生应掌握Python数据分析 的基本知识和技能，包括数据清洗、数据转换、 数据可视化、统计分析等方面的能力。
02 过程与方法目标
培养学生运用Python进行数据分析的能力，包括 数据处理流程的设计、数据分析方法的选择和应 用等方面的能力。
《Python数据分析》课程标准
《Python 数据分析》教案一、课程定位《Python 数据分析》主要培养学生具有全面完整的数据分析思路和实践能力，利用 python 编写和应用模块等工具解决实际业务的能力；该课程提升学生的数学素养、统计素 养、提升互联网思维、创新思维。
该课程还可以有助于学生考取 1+x 大数据分析职业技能 证书的高级证书。
二、课程目标(一)社会主义核心价值观目标(1)具有富强、民主、文明、和谐等社会主义价值目标。
(2)具备自由、平等、公正、法治等价值取向。
(3)具备爱国、敬业、诚信、友善等价值准则。
(二)情感态度目标(1)具备民族团结、社会责任情感等。
(2)具备社会主义公民道德、社会公德和家庭美德意识等。
(3)具备求实的科学态度、 积极的生活态度等。
(4)具备以数据驱动决策的职业情感。
(三)职业素养目标(1)具备结构化思维和逻辑思维能力。
(2)具备对新知识、新技术的自主更新、 终身学习的能力。
(3)具备一定的项目管理和系统解决问题的能力。
(4)具备互联网思维和大数据思维 (5)具有一定的创业能力和创新意识。
(四) 知识目标(1) 掌握数据分析的流程和基本工具(2) 理解python 编程的模式和面对对象编程的原理 (3) 了解数据分析基本慨念、思维、 处理过程等。
(五)技能目标(1) 能够熟练掌握 python 的语法，编写python 程序设计完成相关任务。
(2) 能够应用 python 进行数据的读写、整理、清洗和处理。
(3) 能够应用 numpy 和 pandas 进行统计分析。
(4) 能够应用matplotlib 进行可视化分析。
三、课程主要内容(一)能力单元与学时分配专家讲座 (学时)参观 (学时)讨论 (学时)其他 (学时)讲授 (学时) 实作 (学时)能力单元名称序号(二)教学任务描述能力单元一： 数据分析的基本概述教学目的 1. 了解数据分析的基本流程和数据分析的应用2. 了解数据分析的语言3. 了解 Python 语言4. 掌握 Anaconda 的安装5. 掌握 Jopyter Notebook教 学重 点与难 1. Anaconda 的安装 点 2. 文本标记语言 Markdown 教学时数 4教 学方法与手 利用多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作 段考核方式 课堂测试任务 1-1、1-2、1-3： 数据分析的认知、数据分析语言的认知、 Python 语言的概述 相关知识点 相关实作技能 相关实训 教师注意事项 任务 1-4： 相关知识点 相关实作技能数据分析的概论、数据分析的流程和应用、 Python 语言的特点安装 AnacondaAnaconda 的概述、 Anaconda 的环境和命令在 windwos 安装 Anaconda数据分析的基 本概述 Python 语 言基 础Python 语 言进 阶高性能科学计 算类库 Numpy 高级数据分析 类库 Pandas 基 础高级数据分析 类库 Pandas 高 级出版质量级绘图 类 库 Matplotlib 1234567合 计245466532245466532相关实训教师注意事项任务 1-5：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项边做边练使用 Jupter NotebookJupter Notebook 的概述、文本标记语言 markdown Jupter Notebook 的应用，使用 Markdown 的语法边做边练能力单元二：教学目的教学重点与难点教学时数教学方法与手段考核方式任务 2-1：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项任务 2-2：相关知识点相关实作技能相关实训教师注意事项Python 语言基础1. 掌握 Python 的语法基础知识2. 掌握 Python 的输入输出方法3. 掌握 Python 的常用运算符和表达式4. 掌握 Python 的常用处理字符串方法5. 掌握 Python 的程序基本结构1.输入输出2.常用运算符和表达式3.常用处理字符串方法4.程序基本结构8利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试输入输出1. 简单的输入输出2. 转义字符3. 格式化函数4. 类型转换通过转义字符、格式化函数、类型转换处理常见的输入输出边做边练运算符和表达式1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 运算符优先级学会使用 Python 的多种运算符和表达式边做边练Python 语言进阶1. 了解 Python 的容器类型数据2. 掌握 Python 的常用内置函数3. 学会自定义函数4. 学会函数式编程5. 会使用常用的高阶函数和特殊函数 1.容器类型数据 2.常用内置函数 3.自定义函数 4.函数式编程 10利用微课，多媒体，进行启发式、案例式教学、实际操作课堂测试容器类型数据1. 列表2. 元组3. 字典4. 集合使用容器类型数据处理相关数据 边讲边练在教学过程中，尽量避免在Python 程序中带有其他编程语言的痕迹，要 尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量 多使用 Python 内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，多使用函数 式编程模式， 保证代码的优雅、简洁，让代码更ythonic 。
Python大数据分析课程设计
Python大数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握Python基本的数据结构，如列表、字典、集合的运用，以及基本的数据处理库Pandas的使用。
2. 使学生理解大数据分析的基本概念，掌握数据清洗、数据预处理、数据分析的基本方法。
3. 帮助学生了解常见的数据可视化工具，如Matplotlib和Seaborn，并能够运用这些工具对数据进行可视化展示。
技能目标：1. 培养学生运用Python进行数据处理和分析的能力，能够独立完成数据清洗、预处理和可视化任务。
2. 提高学生运用Python编程解决问题的能力，包括编写函数、调试程序等。
3. 培养学生运用大数据分析的方法解决实际问题的能力，例如在商业决策、社会研究等领域。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发他们主动探索数据背后的规律和关联性。
2. 培养学生具备良好的团队协作精神，能够与他人共同完成数据分析项目。
3. 增强学生的数据安全意识，让他们明白保护数据隐私的重要性。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在通过项目驱动的教学方式，让学生在实际操作中掌握Python大数据分析的方法。
学生特点：考虑到学生所在年级的知识深度，本课程将结合学生的认知水平和兴趣，采用由浅入深的教学策略。
教学要求：教师在教学过程中应注重理论与实践相结合，关注学生的学习进度，及时调整教学方法和节奏，确保学生能够达到课程目标。
同时，注重培养学生的主动学习能力，提高他们的创新思维和解决问题的能力。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际项目，实现具体的学习成果。
二、教学内容1. Python基础数据结构：列表、字典、集合的创建与操作，重点讲解Pandas 库中的DataFrame和Series对象的使用。
教材章节：第1章 Python基础2. 数据导入与清洗：读取不同格式的数据文件，如CSV、Excel等，对数据进行缺失值处理、重复值处理和异常值检测。
pyhon课程设计
pyhon课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握Python基础语法，包括变量定义、数据类型、运算符等；2. 使学生了解并掌握基本的控制结构，如条件语句和循环语句；3. 培养学生运用Python进行简单的数据处理和分析能力。
技能目标：1. 培养学生运用Python编写简单程序，解决实际问题；2. 培养学生通过编写代码，对数据进行排序、筛选、统计等操作；3. 提高学生运用Python解决问题的思维能力和编程技能。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对编程的兴趣和热情，激发学习主动性和创造力；2. 培养学生面对编程挑战时的耐心和毅力，增强解决问题的信心；3. 培养学生团队协作精神，学会与他人分享编程知识和经验。
本课程针对学生年级特点，注重理论与实践相结合，以实际案例为引导，让学生在动手实践中掌握Python编程技能。
课程目标明确，可衡量，旨在使学生在完成本课程学习后，具备运用Python解决实际问题的基本能力，为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容分为以下四个部分：1. Python基础语法：- 变量、数据类型与运算符；- 语法规范与注释；- 输入输出与类型转换。
2. 基本控制结构：- 条件语句（if、elif、else）；- 循环语句（for、while）；- 控制结构的应用实例。
3. 数据处理与分析：- 列表、元组、字典、集合的使用；- 基本数据操作（排序、筛选、统计）；- 实例分析：数据处理应用。
4. 编程实践：- 编写简单程序解决实际问题；- 团队协作完成编程项目；- 代码调试与优化。
教学内容依据课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
教学大纲明确，按照教材章节安排教学内容和进度，使学生能够循序渐进地掌握Python 编程知识。
教学内容与实际应用紧密结合，注重培养学生的动手能力和编程思维。
三、教学方法针对本课程的教学目标和学生特点，采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过生动的语言、形象的比喻，为学生讲解Python基础语法、控制结构等理论知识，使学生系统掌握编程的基本概念和用法。
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。
《Python数据分析与机器学习》课程教学大纲
附录A 教学大纲课程名称：Python数据分析与机器学习适用专业：计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计语言总学时：66学时授课学时：34学时实验（上机）学时：32学时一、课程简介本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
数据分析与机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科，研究如何从数据中获得信息，通过学习人类识别事物的基本规律，让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。
本书包括两部分内容，第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析内容，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Seaborn和Sklearn等。
第二部分与Python语言相关的机器学习内容，包括数据预处理、特征工程、指标评价、K近邻算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、Kmeans算法和文本分析示例。
二、课程内容及要求第1章 Python与数据分析（2学时）主要内容：1. python特点2. 数据分析流程3. 数据分析库4. Python编辑器基本要求：了解数据分析的基本概念；了解数据分析流程、数据分析库、python编辑器的安装和使用。
重点：数据分析流程、数据分析库、掌握Anaconda的安装、配置方法。
难点：数据分析流程、数据分析库、python编辑器。
第2章Numpy-数据分析基础工具（4学时）主要内容：1.ndarray对象2.创建ndarray对象3.数组变换4.索引和切片5.线性代数基本要求：掌握Numpy数值计算方法，主要包括数组和矩阵运算。
重点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数难点：掌握ndarray对象、创建数组变换、索引和切片、线性代数第3章Matplotlib-数据可视化工具（4学时）主要内容：1.绘图步骤2. 子图基本操作3.各类图4. 概率分布基本要求：掌握Matplotlib数据可视化绘图基础，参数设置及常用绘图。
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1. 交叉验证及参数调整 2. 特征选择 3. 项目实操 4. 课程总结
项目案例
科技工作者心理健康数据分析 (Mental Health in Tech Survey)
获取国内城市空气质量指数数据
全球食品数据分析 (World Food Facts)
世界高峰数据可视化 (World's Highest Mountains) 股票数据分析
内容
模型
1. 课程介绍 2. Python语言基础及Python 3.x新特性 3. 使用NumPy和SciPy进行科学计算 4. 数据分析建模理论基础
a. 数据分析建模过程 b. 常用的数据分析建模工具
1. 本地数据的采集与操作
a. 常用格式的本地数据读写
b. Python的数据库基本操作 2. 网络数据的获取与表示
标题
第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础
第二课 数据采集与操作
第三课 数据分析工具Pandas
第四课 数据可视化 第五课 时间序列数据分析 第六课 文本数据分析 第七课 图像数据处理及分析 第八课 机器学习基础及机器学习库scikit-learn 第九课 项目实战
Python数据分析 (升级版) 课程安排
5. 数据清洗、合并、转化和重构
1. Matplotlib绘图 2. Pandas绘图 3. Seaborn绘图 4. 交互式数据可视化 -- Bokeh绘图
1. Python的日期和时间处理及操作 2. Pandas的时间序列数据处理及操作 3. 时间数据重采样 4. 时间序列数据统计 -- 滑动窗口
2017/02/26 15:00-17:00
2017/03/04 15:00-17:00
2017/03/05 15:00-17:00 2017/03/11 15:00-17:00 2017/03/12 15:00-17:00 2017/03/18 15:00-17:00
时序模型 -- ARIMA
1. Python文本分析工具NLTK 2. 分词 3. 情感分析 4. 文本分类
分类与预测模型 -- 朴素贝叶斯
1. 基本的图像操作和处理 2. 常用的图像特征描述
分类与预测模型 -- 人工神经网络
1. 机器学习基础 2. Python机器学习库scikit-learn 3. 特征降维 -- 主成分分析
微博情感分析 电影口碑与海报图像的相关性分析 识别Twitter用户性别 (Twitter User Gender Classification) 通过移动设备行为数据预测使用者的性别和年龄
上课时间
2017/02/18 15:00-17:00
2017/02/19 15:00-17:00
2017/02/25 15:00-17:00
回归分析-- Logistic回归
a. BeautifulSoup解析网页
b. 爬虫框架Scrapy基础
1. Pandas的数据结构
2. Pandas的数据操作
a. 数据的导入、导出
b. 数据的过滤筛选 c. 索引及多重索引
聚类模型 -- K-Means
3. Pandas统计计算和描述
4. 数据的分组与聚合