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《Python数据分析基础教程》
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)
合用专业:大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业
《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。
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,通过示例代码匡助读者更好地理解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量练习等内容。
操作系统:Windows7
开辟工具:Python3.6.3,PyCharm、Jupyternotebook
《Python数据分析基础教程》
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。
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
4学时
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JupyterNotebook安装与使用。
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
JupyterNotebook安装与使用
20~24学时
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。
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
12~16学时
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。
《Python数据分析基础教程》
NumPy和SciPy作用与安装
创建数组对象
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