《Python数据分析》课程标准.doc

《Python数据分析》课程标准 学分：4 参考学时：64 一、课程概述 1．课程性质 《Python数据分析》是信息管理专业大数据方向的专业核心课程之一，位于职业能力形 成阶段，主要讲解大数据分析基础理论、分析工具、分析方法等，学生能够熟练运用Py thon工具来解决实际问题，同时使得学生掌握在不同领域使用Python扩展模块解决大数 据处理问题，要求学生通过课堂教学和实验训练后，具有初步处理数据、独立分析数据 的能力。 通过专业课程建设的研讨，本课程和《Python编程基础》、《数据挖掘》、《数据采集》有 着紧密的关系。本课程为后续课程《生产性实训》以及《顶岗实习》等实训环节的知识积累 和应用打下基础。 2．设计思路 （1）本课程设置的依据 《Python数据分析》是"大数据技术与应用专业"支撑课程之一。课程设计符合本专业顶 层设计的目标要求与本专业定位，突出了数据处理与大数据技术应用和本课程的特点。 本大纲主要在目标层次、知识与能力覆盖面、深浅度、基本内容与拓展内容等方面进行 课程内容的规划。 （2）课程内容确定的依据 课程的核心是培养学生初步处理数据、独立分析数据的能力。课程内 《Python数据分析》是一门针对信息管理专业大数据方向的专业核心课程，旨在培养学生的数据处理和分析能力，使用Python工具解决实际问题。课程与《Python编程基础》、《数据挖掘》、《数据采集》等相关课程紧密联系，为后续的实训课程提供理论和实践基础。 课程设计遵循大数据技术与应用专业的目标要求，内容规划注重知识深度、广度和实用性。课程分为9个模块，涵盖了数据分析的基础理论、工具和方法，包括数据分析概述、NumPy科学计算库、Pandas数据分析工具、数据预处理、数据聚合与分组运算、数据可视化、时间序列分析、文本数据分析以及实战项目。每个模块都强调理论与实践相结合，通过实际案例帮助学生理解并应用所学知识。 课程目标明确，要求学生能够理解数据分析的基本概念，熟练使用NumPy和Pandas，掌握数据预处理、分组聚合、可视化和特定类型数据分析的技巧。同时，课程通过项目教学法，以团队合作的形式，模拟企业工作流程，提升学生的实际操作能力和职业素养。 在能力解析方面，课程设置了明确的学习目标和考核标准。例如，了解数据分析概念，要求学生掌握Python环境配置，熟悉数据分析工具；掌握NumPy，要求学生能够创建和操作NumPy数组，理解数据类型转换，并能进行数据处理；掌握Pandas，则要求学生熟悉其两种数据结构，如DataFrame和Series，以及相关的操作方法。 课程的学习不仅限于技术层面，还涉及沟通交流能力、团队协作能力和职业素养的培养。通过考核项目的完成情况、代码规范性和运行效果，确保学生达到预期的能力目标。 《Python数据分析》课程是一门综合性的实践课程，旨在通过系统的学习和实践，使学生具备在不同领域应用Python进行数据处理和分析的能力，为他们在大数据时代的职业生涯奠定坚实的基础。