《大数据数学基础(Python语言描述)》-教学大纲
大数据基础(通识课)课程教学大纲
《大数据基础》课程教学大纲一、课程性质、目的与任务大数据时代已经全面开启，带来了信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。
了解大数据概念、具备大数据思维，是新时代对人才的新要求。
本课程高屋建瓴探讨大数据，内容深入浅出，通俗易懂，适合非计算机专业高职学生学习。
本书详细阐述了培养具有数据素养的技术技能型人才所需要的大数据相关基础知识。
本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕大数据通识教育核心理念，培养学生的数据意识、数据思维、数据安全和数据分析能力。
全书共7章，内容包括大数据概述，大数据思维，数据库基础知识，大数据分析技术及相关应用，数据可视化概论，大数据安全，大数据与云计算、物联网、人工智能、数字货币、区块链等新一代信息技术的融合应用。
为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的大数据时代，很具有代表性和说服力，能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。
二、培养目标本课程旨在实现以下几个培养目标：（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；（2）了解大数据概念，培养大数据思维，养成数据安全意识；（3）认识大数据伦理，努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求；（4）熟悉大数据应用，探寻大数据与自己专业的应用结合点；（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法本课程以课程理论教学为主，并安排课堂讨论，以深化学生对知识的理解。
在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，通俗易懂，适合非计算机专业学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
四、主要内容及学时安排五、考核方式与要求（1）平时成绩：包括上课考勤、课堂讨论和课堂作业；（2）期末考试：采用笔试，闭卷；（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按3:7比例加权求和。
《大数据数学基础(Python语言描述)》课程教案-第1章绪论
第1章绪论教案课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：总学时：总学分：本章学时：一、材料清单（1）《大数据数学基础（Python语言描述）》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标本章作为全书的引言部分，主要了解大数据的3个特性与5V理论，以及微积分、统计学、线性代数、数值计算与大数据之间的联系。
2.基本要求（1）了解大数据的概念。
（2）了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）大数据是什么？（2）大数据与数学有什么联系？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）是不是所有的数学解题都能用Python语言解决？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）Python语言是不是万能的？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解大数据的概念。
（2）了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
2.重点了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
3.难点了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
五、教学过程设计1.理论教学过程（1）了解大数据的概念。
（2）了解微积分在大数据领域的作用。
（3）了解统计学在大数据领域的作用。
（4）了解线性代数在大数据领域的作用。
《大数据数学基础(Python语言描述)》课件—第1章 绪论
数学在大数据领域的作用
5. 多元统计分析
➢ 多元统计分析简称多元分析，是从经典统计学中发展起来的一个分支，是数理统计学中的一个重要的分支 学科，是一种综合分析方法。
➢ 多元分析在大数据分析中有非常广泛的应用，能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下，分析它们的 统计规律。
大数据数学基础（Python语言描述） 第一章 绪论
目录
1
大数据与数学
2
数学与 Python
3
小结
大数据的定义
➢ 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到了大数据应该具备三种特征。 • 不是随机样本，而是全体数据 • 不是精确性，而是混杂性 • 不是因果关系，而是相关关系
大数据的定义
➢ 现阶段大数据领域比较通用的大数据定义是基于右图所示的5V，其中每个V的具体定义如下。
• Volume：采集，存储和计算的数据量都非常大
• Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高 • Variety：种类和来源多样化 • Value：数据价值密度相对较低 • Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量
Volume 大量
Velocity 高速
Value 低价值密度
Variety 多样
Veracity 真实
数学在大数据领域的作用
➢ 信息化时代，大数据在各行业各领域中发挥着越来越重要的作用。 ➢ 人们使用大数据技术从海量数据中挖掘信息，发现规律，探索潜在价值。 ➢ 在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础。 ➢ 在数据预处理、分析与建模、模型评价与优化等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
python基础案例教学大纲教案
详细描述
3. 系统界面设计：使用HTML、CSS和JavaScript设计一 个友好的用户界面；
1. 数据收集与预处理：从网上收集文本数据，并进行预 处理和分词等操作；
4. 后端开发：使用Python Flask等框架搭建Web服务器 ，实现数据的动态展示和交互。
THANKS
介绍如何安装Pyramid，以及 如何配置Pyramid以使其与 Web服务器集成。
介绍如何定义Pyramid路由和 URL，以及如何将它们结合起 来以实现Web页面的访问。
介绍如何创建Pyramid视图和 模板，以及如何将它们结合起 来以实现Web页面的呈现。
07
Python实战案例
案例一：简易网上商城系统
文件操作和网络编程
文件锁的使用
网络编程的基本概 念
文件的读写和关闭
文件夹的创建和删 除
socket编程和HTTP 协议的使用
04
Python在数据分析中的 应用
Pandas库的使用
总结词：Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心 库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。
详细描述
Tensorflow库 介绍
Tensorflow是一个为 Python语言提供深度学习框 架的库，它支持多种神经网 络结构和模型，例如 TensorFlow Fold、Keras API等。
Tensorflow库 安装
可以通过pip或conda等工具 进行安装。
Tensorflow库 使用
可以调用Tensorflow提供的 各种神经网络结构和模型进 行数据分析和建模，例如图 像分类、语音识别、自然语 言处理等。
条件语句和循环
条件语句
条件语句用于根据特定条件执行 不同的操作。Python中的条件语 句使用`if`、`elif`和`else`关键字。
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《Python语言与数据分析》教学大纲(2022版)
《Python语言与数据分析》教学大纲英文名称：Python Language and Data Analysis课程代码：课程类别：通识公共选修课课程性质：选修开课学期：大二第2学期总学时：36（讲课：22，实训：14）总学分：2考核方式：平时考勤、作业、课堂表现、期末大作业先修课程：《大学计算机基础》《统计学》适用专业：一、课程简介本课程着眼于Python语言在数据分析方面的应用，按照数据分析的步骤，从数据预处理、分析、可视化等方面介绍了数据分析的方式，并通过六个完整的数据分析实例进行相关知识的学习。
主要内容包括Python基础知识介绍、数据预处理、数据分析基础工具NumPy、处理结构化数据工具Pandas、数据分析与知识发现、scikit-learn实现数据分析、Matplotlib 交互式图表绘制以及六个完整实例。
本课程通过理论授课加实训的方式完成教学，理论授课课时为22学时，实训为14课时。
考核方式由平时考勤、实训作业、课堂表现和期末大作业构成。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑通过本课程的学习，使得学生从数据分析的基础理论知识入手，按照数据分析的基本流程循序渐进的学习数据分析知识，并使用Python编程进行实战操作。
实验部分通过完整数据分析实例的学习，帮助学生更好的掌握数据分析技能，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握数据分析的基础知识和相关Python库使用，更重要的是三、课程教学要求第一章数据分析是什么教学内容：第一节数据分析与数据挖掘的关系第二节机器学习与数据分析的关系第三节数据分析的基本步骤第四节Python和数据分析第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据分析的定义和历史背景；2.了解数据分析的目的和任务；3.了解数据分析与数据挖掘的关系；4.了解机器学习与数据分析的关系；5.了解数据分析的基本步骤，即数据收集、数据预处理、数据分析与知识发现和数据后处理，以及每个基本步骤的概念与内容；6.了解Python在数据分析领域所具有的优点；教学重点：1.数据分析的基本步骤；2.数据分析与数据挖掘的关系；教学难点：数据分析与数据挖掘的关系；第二章Python—从了解Python开始教学内容：第一节Python及pandas、scikit-learn、matplotlib的安装1.Windows操作系统下Python的安装2.macOS下Python的安装3.pandas、scikit-learn和matplotlib的安装4.使用科学计算发行版Python进行快速安装第二节Python基础知识1.缩进2.模块化的系统3.注释4.语法第三节重要的Python库1.Pandas2.Scikit-learn3.Matplotlib4.其它第四节Jupiter第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解Python的发展史；2.了解Python及Pandas、scikit-learn、Matplotlib的安装；3.掌握Python的基础知识及Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；4.了解Pandas、scikit-learn、Matplotlib等重要Python库；5.了解Jupyter交互式数据科学与科学计算开发环境；教学重点：1.Python的基础知识；2.Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；教学难点：Python语法知识；第三章数据预处理—不了解数据，一切都是空谈教学内容：第一节了解数据第二节数据质量1.完整性2.一致性3.准确性4.及时性第三节数据清洗第四节特征工程1.特征选择2.特征构建3.特征提取第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据的集中趋势、离散程度、相关性测量、数据缺失、噪声、离群点等概念；2.了解数据质量标准评估的完整性、一致性、准确性和及时性4个要素；3.了解数据清洗的概念及方式，包括缺失值的处理、噪声数据的处理、不一致数据的处理和异常数据的处理；4.了解数据的特征选择、特征构建和特征提取；教学重点：1.数据质量标准评估；2.数据清洗；教学难点：数据质量标准评估；数据清洗；第四章NumPy—数据分析基础工具教学内容：第一节多维数组对象：ndarray对象1.ndarray对象的创建2.ndarray对象的数据类型第二节ndarray对象的索引、切片和迭代第三节ndarray对象的shape操作第四节ndarray对象的基础操作第五节本章小结学生学习期望成果：1.了解NumPy库的作用；2.掌握多维数组对象ndarray的使用，包括ndarray的创建、ndarray的索引、切片和迭代、ndarray的shape的操作、ndarray的基础操作等。
数据结构-Python语言描述教学大纲
数据结构课程教学大纲课程代码：课程名称：数据结构开课学期：2学分/学时：4/48+32课程类型：必修适用专业/开课对象：就计算机相关/大一、大二先修课程：计算机导论、程序设计语言（Python）开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务随着近年来计算概念的快速发展，计算学科已经发展成为一个内涵繁杂的综合性学科，至少可以划分为计算机工程（CE）、计算机科学（CS）、信息系统（IS）、信息技术（IT）和软件工程（SE）等五个领域，而且不同领域的人才所应具备的知识结构与能力侧重也不尽相同。
尽管如此，从目前已经完成的部分来看，数据结构在各领域的知识体系中仍然占据着重要的位置。
数据结构是普通高等院校计算机和信息管理等专业的一门必修课程，主要讨论数据的逻辑结构，在计算机中的存储结构以及对其进行的各种处理运算的方法和算法。
二、教学内容及教学基本要求1.绪论（2学时）了解数据结构的基本概念，掌握算法的描述和算法时间复杂度、空间复杂度等内容。
2.线性表（7学时）了解线性表的基本概念和抽象数据类型定义，掌握线性表顺序和链式两种存储方式的表示，基本操作的实现和相应的应用。
3.栈和队列（6学时）掌握栈和队列的基本概念和抽象数据类型定义，栈和队列在顺序存储和链式存储结构下的基本操作和应用。
4.串和数组（5学时）了解串的基本概念和数据类型定义，串的存储结构，基本操作实现和应用等内容；掌握数组的概念。
5.树形结构（7学时）掌握树和二叉树的基本概念，二叉树的性质和存储结构，遍历方法、实现及应用，哈夫曼树的概念和构造方法。
6.图（7学时）了解图的基本概念、抽象数据类型定义、存储结构和遍历方法，掌握最小生成树的基本概念和算法、最短路径相关算法、拓扑排序的概念和实现方法。
7.排序（7学时）掌握排序的基本概念，插入排序、交换排序、选择排序、归并排序等多种排序的原理、实现方法及性能分析。
8.查找（7学时）掌握查找的基本概念，顺序查找、二分查找等查找的原理、实现方法和性能分析，平衡二叉树、哈希表的概念、结构定义和实现方法。
Python课教学大纲
Python课教学大纲Python课教学大纲引言：Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，已经成为了当今世界最受欢迎的编程语言之一。
本篇文章将介绍一份Python课程的教学大纲，旨在帮助学生全面学习Python编程的基础知识和实践技能。
一、Python简介1. Python的历史和发展2. Python的特点和优势3. Python在各个领域的应用二、Python环境搭建1. 安装Python解释器2. 配置开发环境（IDE、编辑器等）3. 第一个Python程序三、Python基础语法1. 变量和数据类型- 数字、字符串、列表、元组、字典等2. 条件语句和循环语句- if语句、for循环、while循环等3. 函数和模块- 函数的定义和调用、模块的导入和使用4. 异常处理- try...except语句、异常类型等四、Python面向对象编程1. 类和对象- 类的定义和实例化、属性和方法等2. 继承和多态- 继承的概念和用法、多态的实现3. 文件操作- 文件的读写、文件指针的操作等五、Python高级特性1. 迭代器和生成器- 迭代器的概念和使用、生成器的定义和应用2. 装饰器和上下文管理器- 装饰器的作用和实现、上下文管理器的使用3. 正则表达式- 正则表达式的语法和应用六、Python常用库和框架1. 数据处理库（NumPy、Pandas）- 数组、矩阵和数据框的操作2. 数据可视化库（Matplotlib、Seaborn）- 绘制图表和图形的方法和技巧3. 网络爬虫库（Requests、BeautifulSoup）- 网络请求和网页解析的基本操作4. Web开发框架（Django、Flask）- Web应用的搭建和部署七、Python项目实战1. 文本处理与分析- 文本数据的清洗和处理、文本分析的基本方法2. 数据可视化应用- 利用Python库绘制各类图表和图形3. 网络爬虫实践- 爬取网页数据、提取有用信息4. Web应用开发- 基于Django或Flask搭建简单Web应用结语：通过本课程的学习，学生将掌握Python编程的基础知识和实践技能，能够运用Python解决实际问题，并具备进一步深入学习和应用Python的基础。
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《大数据数学基础（Python语言描述）》
教学大纲
课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）
课程类别：
适用专业：
总学时：
总学分：
一、课程的性质
随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。
六、教材与参考资料
1.教材
2.参考资料。