Python数据分析基础教程教学大纲
python 教学大纲
python 教学大纲Python 教学大纲引言：Python 是一种高级编程语言，由于其简洁、易读和功能强大的特点，已经成为了许多程序员和学习者的首选语言。
本文将介绍一个适用于初学者的 Python 教学大纲，旨在帮助读者系统地学习和掌握 Python 编程。
一、Python 基础知识1.1 Python 简介- Python 的历史和发展- Python 的应用领域- Python 与其他编程语言的比较1.2 Python 的安装和环境配置- 下载和安装 Python 解释器- 设置环境变量- 安装和使用开发环境（如 PyCharm、Jupyter Notebook）1.3 Python 的基本语法- 变量和数据类型- 输入和输出- 运算符和表达式- 条件语句和循环语句二、Python 数据结构2.1 列表和元组- 列表的创建和操作- 列表的索引和切片- 列表的常用方法- 元组的特性和应用2.2 字符串和字典- 字符串的基本操作- 字符串的常用方法- 字典的创建和操作- 字典的应用场景2.3 集合和文件处理- 集合的创建和操作- 集合的常用方法- 文件的读写操作- 文件处理的常见技巧三、Python 函数和模块3.1 函数的定义和调用- 函数的基本语法- 函数的参数和返回值- 函数的作用域和变量3.2 模块的导入和使用- 模块的概念和作用- 标准库和第三方库的导入- 常用的 Python 模块介绍3.3 异常处理和调试技巧- 异常处理的基本语法- 常见的异常类型和处理方法 - 调试技巧和常见错误解决方法四、Python 面向对象编程4.1 类和对象的概念- 类和对象的关系- 类的定义和实例化- 类的属性和方法4.2 继承和多态- 继承的概念和语法- 单继承和多继承的区别- 多态的应用和实现4.3 Python 的特殊方法- 构造函数和析构函数- 运算符重载和特殊方法- 魔术方法的应用和实例五、Python Web 开发基础5.1 Web 开发的基本概念- 客户端和服务器的交互- HTTP 协议和请求响应过程- 前端和后端的分工和合作5.2 Flask 框架的使用- Flask 的安装和配置- 路由和视图函数的定义- 模板的使用和渲染- 数据库的连接和操作5.3 Web 开发的实践项目- 构建一个简单的博客系统- 用户注册和登录功能- 文章发布和评论功能结语：本教学大纲涵盖了 Python 编程的基础知识、数据结构、函数和模块、面向对象编程以及 Web 开发等内容。
Python数据分析与展示教学大纲
Python数据分析与展示教学大纲课程概述本课程面向各类编程学习者，讲解利用Python语言表达N维数据并结合数据特点合理展示数据的技术和方法，帮助学习者掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力。
本课程介绍Python计算生态中最优秀的数据分析和展示技术，所讲授内容是数据领域最优秀的编程模块，在理学、工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力。
本课程共包括内容：（1）Python第三方库NumPy，讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念和运算方法；（2）Python第三方库Matplotlib，讲解绘制坐标系、散点图、极坐标图等直观展示数据趋势和特点的方法；（3）Python第三方库Pandas，强大的专业级数据分析和处理第三方库，介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示和基本使用。
该课程希望传递“理解和运用计算生态，培养集成创新思维”的理念，重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源，快速分析和解决问题的能力。
本课程是“Python网络爬虫与数据分析”课程的下半部分。
“Python网络爬虫与数据分析”课程由“Python网络爬虫与信息提取”和“Python数据分析与展示”两门MOOC课程组成，完整地讲解了数据获取、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养计算思维、数据思维及采用程序设计方法解决计算问题的实战能力技术。
课程大纲01【第〇周】数据分析之前奏课时“数据分析”课程内容导学Python语言开发工具选择Anaconda IDE的基本使用方法02【第一周】数据分析之表示课时本周课程导学单元1：NumPy库入门单元2：NumPy数据存取与函数单元3：实例1：图像的手绘效果03【第二周】数据分析之展示课时本周课程导学单元4：Matplotlib库入门单元5：Matplotlib基础绘图函数示例（5个实例）单元6：实例2：引力波的绘制04【第三周】数据分析之概要课时本周课程导学单元7：Pandas库入门单元8：Pandas数据特征分析预备知识本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能参考资料[1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》，嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，2017.2[2] 专题参考资料：《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，O’Reilly & 机械工业出版社，2014.1（该书使用Python 2.x系列，内容略微陈旧，仅做参考，不建议跟踪学习）。
python教学大纲
python教学大纲Python教学大纲Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，受到了越来越多人的关注和喜爱。
为了帮助学习者系统地掌握Python编程的基础知识和应用技巧，制定一份Python教学大纲是非常必要的。
一、引言在引言部分，可以简要介绍Python的历史和发展，以及Python在各个领域的应用。
同时，也可以提到Python的特点，如简洁、易读、跨平台等，以及为什么选择Python作为编程语言学习的重要性。
二、基础知识1. 数据类型：介绍Python中常见的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等，并讲解它们的特点和用法。
2. 运算符和表达式：讲解Python中的运算符和表达式，包括算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符等，并通过示例代码演示它们的使用。
3. 控制流程：介绍Python中的条件语句和循环语句，包括if语句、while循环和for循环，并通过实例讲解它们的使用方法。
4. 函数和模块：讲解函数的定义和调用方式，以及如何使用模块来组织和管理代码。
同时，也可以介绍一些常用的内置函数和标准库模块。
三、面向对象编程1. 类和对象：介绍类和对象的概念，以及如何定义和使用类。
同时，可以讲解类的继承、多态等概念，以及它们在面向对象编程中的应用。
2. 异常处理：讲解异常的概念和处理机制，包括try-except语句和finally语句的使用。
同时，可以介绍一些常见的内置异常类型和异常处理的最佳实践。
四、文件操作和数据处理1. 文件操作：讲解如何使用Python读写文件，包括打开文件、读取文件内容、写入文件等操作。
同时，可以介绍一些常见的文件处理方法和技巧。
2. 数据处理：介绍如何使用Python对数据进行处理和分析，包括数据的读取、清洗、转换、统计等操作。
同时，可以介绍一些常用的数据处理库和工具。
五、Web开发和数据可视化1. Web开发：介绍如何使用Python进行Web开发，包括使用框架（如Django、Flask）搭建Web应用、处理请求和响应、数据库操作等。
python数据分析与挖掘 教学大纲
《数据分析与挖掘》课程名称：数据分析与挖掘建议课时数： 80（其中实践课时数：40 ）适用专业：大数据技术与应用一、前言（一）课程的定位1．课程性质：本课程是大数据技术与应用的一门专业核心课程，属于专业必修课程。
2．课程功能：本课程通过对数据中所蕴含的价值进行挖掘，保证生产正常运行，提升经营水平和生产运作效率，具体来说，培养学生数据导入、数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等方面的能力。
3．相关课程: 本课程是《数据采集和存储》课程的为后置课程，同时也是大数据实训课程的前置课程。
（二）设计思路该课程是依据“大数据技术与应用专业工作任务与职业能力分析表”中数据的过程控制与工作项目设置的。
其总体设计思路是，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以工作任务为中心组织课程内容，并让学生在完成具体项目的过程中学会完成相应工作任务，并构建相关理论知识，发展职业能力。
以就业为导向以能力为本位，对数据导入、数据处理、数据分析、数据可视化等方面进行任务与职业能力分析，通过案例教学、讨论教学、模拟仿真等多种教学方法和手段，培养学生具备基本的职业能力。
项目设计以餐饮数据项目的数据为线索，以数据流的运行为主线，设计数据导入、数据去空去重、数据合并、时间序列处理、常用指标分析、交叉表分析、相关分析项目案例，通过项目分解和任内练习，学生能理解数据分析中各类数据格式的作用，理解数据清洗的含义，理解适用于数据分析各种图形的画法。
该门课程的总学时为80课时，5个学分。
二、课程目标（一）知识目标●掌握各类数据文件的格式特点；●掌握各类数据格式的意义和特点；●理解数据去空去重的含义及处理方法；●理解时间序列处理方法；●理解数据的各种统计指标的作用；●理解适用于数据的相关性及其使用方法。
●理解各种图形的画法。
（二）技能目标●能够利用pandas导入数据、筛选数据；●能够利用pandas对数据进行预处理，比如去除空值和重复值、时间序列处理；●能够利用统计指标对预处理后的数据进行简单分析；●能够运用一些合适的图形挖掘出数据的规律。
《Python财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲
《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 64 讲课学时：32 实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际财务数据。
本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际财务数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对财务数据分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python编程入门1.1 Python简介1.2 Anaconda的安装与使用1.2.1 下载与安装1.2.2 Jupyter Notebook界面介绍1.2.3 Jupyter Notebook基本应用1.3 Python编程1.3.1 Python程序应用1.3.2 程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.Jupyter Notebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于Jupyter Notebook应用环境的Python编程应用。
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。
《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。
《Python数据分析》课程标准
机器学习算法分类
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
机器学习算法在数据分析中的作用
数据挖掘、预测分析、数据分类、异常检测等。
常用机器学习算法介绍
线性回归
通过最小化预测值与 真实值之间的误差平 方和，得到最优线性 模型。
逻辑回归
用于二分类问题，通 过sigmoid函数将线 性回归结果映射到 [0,1]区间，表示概率 。
Bokeh
另一个强大的交互式数据可视化库， 专注于Web浏览器上的数据可视化， 支持大数据集和实时数据流的可视化 。
探索性数据分析方法
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值处理 、异常值处理、重复值处理等，以保 证数据质量。
01
02
描述性统计
对数据进行基本的统计描述，包括均 值、中位数、众数、方差、标准差等 ，以了解数据的分布和特征。
数据处理与清洗
数据读取与存储
掌握使用pandas库读 取和存储各种格式的 数据文件，如CSV、
Excel、JSON等。
数据清洗
熟悉数据清洗的基本 流程，包括缺失值处 理、异常值处理、重
复值处理等。
数据转换
了解如何进行数据类 型的转换、数据的排 序、分组以及透视等
操作。
数据筛选与合并
掌握数据的筛选条件 设置、数据的合并与
数据清洗和处理
Python可以方便地处理各种类型的数 据，包括缺失值、异常值、重复值等 ，以及进行数据的转换和合并。
机器学习应用
Python是机器学习领域最常用的编程 语言之一，可以利用Scikit-learn等库 进行数据建模和预测分析。
数据可视化
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《Python数据分析基础教程》 《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 《Python数据分析基础教程》 四、课程的主要内容及基本要求 第一章 数据分析概述 学习单元 第一章 数据分析概述 学时 1学时
学习目标 1. 了解数据、数据类型的基本概念。 2. 了解数据分析的基本概念。 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。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点
数据、数据类型的基本概念 √ 数据分析的基本概念 √ √ 数据分析的过程。 √ 数据分析的作用。 √
数据分析的常用工具 √
第二章Python与数据分析 学习单元 第二章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. 了解Python数据分析常用的类库。 4. 掌握Python的环境搭建。 5. 掌握PyCharm安装与使用。 6. 掌握Jupyter Notebook安装与使用。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点
Python语言的特点 √ Python与数据分析的关系 √ Python数据分析常用的类库 √ 《Python数据分析基础教程》 Python的环境搭建 √ √ PyCharm安装与使用 √ √ Jupyter Notebook安装与使用 √ √ √
第三章Python语言基础 学习单元 第三章Python语言基础 学时 20～24学时
学习目标 1. 掌握Python的基础语法。 2. 掌握Python 的数据类型。 3. 掌握Python流程控制语句的使用方法。 4. 掌握Python函数的使用方法。 5. 掌握数据结构、流程控制语句和函数的综合运用。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点
Python的基础语法 √ Python 的数据类型 √ √ Python流程控制语句 √ 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 学时 12～16学时
学习目标 1. 了解NumPy和SciPy作用与安装。 2. 掌握创建数组对象方法。 3. 掌握数组的索引、切片和其他操作。 4. 掌握数组的运算和通用函数使用。 5. 掌握NumPy矩阵创建、计算和操作。 6. 掌握随机数生成的方法。 学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点 《Python数据分析基础教程》 NumPy和SciPy作用与安装 √ 创建数组对象方法 √ √ 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矩阵创建、计算和操作 √ 随机数生成 √
第五章 用Numpy进行简单统计分析 学习单元 第五章 用Numpy进行简单统计分析 学时 8～12学时
学习目标 1. 掌握使用NumPy读写文件方法。 2. 了解NumPy中常用的统计函数。 3. 掌握运用NumPy函数进行统计分析。 4. 掌握数据处理中简单的统计分析。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点
使用NumPy读写文件 √ √ NumPy中常用的统计函数 √ 运用NumPy函数进行统计分析 √ √ 数据处理中简单的统计分析 √
第六章 数据可视化—Matplotlib库 学习单元 第六章 数据可视化—Matplotlib库 学时 8～12学时
学习目标 1. 了解Matplotlib作用。 2. 掌握Matplotlib安装和导入方法。 3. 掌握运用pyploy创建图形的方法。 4. 掌握Matplotlib参数配置。 5. 掌握绘制分析变量间关系图的方法。 6. 掌握绘制分析变量数据分布和分散状况图的方法。 《Python数据分析基础教程》 学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点 Matplotlib作用 √ Matplotlib安装和导入 √ 运用pyploy创建图形的方法 √ 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 √ √
第七章 pandas数据分析基础 学习单元 第七章 pandas数据分析基础 学时 16～20学时
学习目标 1. 了解pandas作用。 2. 掌握pandas安装与导入方法。 3. 熟悉pandas数据结构。 4. 掌握pandas常用操作。 5. 掌握pandas索引机制。 6. 掌握pandas数据结构之间的相互运算。 7. 掌握pandas的函数运用。 8. 掌握数据读取与写入 9. 掌握数据分析的方法。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点
pandas作用 √ pandas安装与导入 √ pandas数据结构 √ pandas常用操作 √ pandas索引机制 √ √ pandas数据结构之间的相互运算 √ pandas的函数运用 √ √ 《Python数据分析基础教程》 数据读取与写入 √ 数据分析的方法 √ √
第八章 用pandas进行数据预处理 学习单元 第八章 用pandas进行数据预处理 学时 16～20学时
学习目标 1. 掌握重复值、缺失值和异常值的处理。 2. 掌握数据合并和数据抽取。 3. 掌握重塑层次化索引、映射与数据转换。 4. 掌握排列与随机抽样。 5. 掌握日期和字符串处理。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点 重复值、缺失值和异常值的处理 √ √ 数据合并 √ √ 数据抽取 √ √ 重塑层次化索引 √ √ 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 12～16学时
学习目标 1. 了解机器学习的基本概念。 2. 了解scikit-learn机器学习库基本概念。 3. 掌握scikit-learn安装与使用。 4. 掌握Seaborn绘图方法及使用。 5. 掌握使用scikit-learn进行机器学习的方法。 《Python数据分析基础教程》 学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点 机器学习的基本概念 √ scikit-learn机器学习库基本概念 √ scikit-learn安装与使用 √ Seaborn绘图方法及使用 √ 准备数据集 √ √ 选择模型 √ √ 调整参数训练和测试模型 √ √
第十章 电影数据分析项目 学习单元 第十章 电影数据分析项目 学时 4学时
学习目标 1. 了解电影数据分析项目。 2. 熟悉电影数据分析流程。 3. 掌握数据预处理方法。 4. 掌握数据分析方法。 5. 掌握数据可视化方法。
学习内容 知识点 了解 掌握 重点 难点
电影数据分析项目 √ 电影数据分析流程 √ 数据预处理 √ √ 数据分析 √ √ 数据可视化 √ √
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。学生的考试成绩由平时成绩（40%）和期末考试（60%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（10%）、上机成绩（25%）。