Python数据分析基础教程教学大纲(1).docx

《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 《Python数据分析基础教程》是一门针对大数据应用技术、信息管理技术及计算机相关专业的入门课程，旨在教授学生Python语言基础及数据分析的核心概念和技术。这门课程共8学分，需128学时，最佳的教学模式是理实一体化，让学生在理论学习的同时能够实践操作。 课程内容分为四个部分： 1. **数据分析基础**：课程会介绍数据分析的基本概念，包括数据、数据类型以及数据分析的流程和作用。此外，还会涉及一些常用的数据分析工具，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn等Python库。 2. **Python语言与数据分析**：此部分深入讲解Python语言特点，阐述Python与数据分析的关系，并教授如何搭建Python环境，包括安装PyCharm和Jupyter Notebook。学生需要掌握Python的基础语法，如数据类型、流程控制语句和函数的使用。 3. **Python语言基础**：这部分详细教授Python的基础语法，包括数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等）、流程控制（如条件语句、循环语句）和函数的使用。还会强调这些知识在实际数据分析中的综合运用。 4. **Python数据分析库**：课程将深入学习NumPy库，讲解数组对象的创建、索引、切片、运算和通用函数。此外，还会介绍如何使用NumPy进行简单的统计分析，如读写文件、使用统计函数。在数据可视化方面，将探讨Matplotlib库，学习其安装、导入方法以及如何利用它来创建各种图表，进行数据可视化。 每个章节都包含示例代码，帮助学生通过实践加深对概念的理解。为了提升学生的综合应用能力，各章节还设置了项目实践和思考练习，确保学生能够将所学知识应用于实际数据分析项目中。 在教学过程中，教师应注重理论与实践的结合，鼓励学生动手操作，通过解决实际问题来巩固和扩展理论知识。同时，不断更新和改进教学内容，以适应数据分析领域的快速发展。这样的教学方式将有助于培养出具备扎实数据分析基础和实战能力的专业人才。