0923S06006-基于Python的大数据分析实验.docxVIP

PAGE5

ADDINCNKISM.UserStyle《基于Python的大数据分析实验》课程教学大纲

（实验课程·2023版）

一、课程基本信息

课程号

0923S06006

开课单位

数学与信息科学学院

课程名称

（中文）基于Python的大数据分析实验

（英文）ExperimentsofBigDataAnalysisbasedonPython

课程性质

必修

考核类型

考查

课程学分

1

课程学时

34

课程类别

专业发展课程（专业核心课）

适用专业（类）

数据科学与大数据技术

二、课程描述及目标

（一）课程简介

《基于Python的大数据分析》课程是本专业（类）的一门学科基础课程，

本课程以学生掌握Python在数据分析领域的实际应用为目的，概括了数据获取、数据预处理、数据分析、数据可视化以及机器学习相关算法等基本理论与相关技术。课程前三章节简要介绍数据分析相关概念和Python的基础语法知识，明确学习者对基本理论知识的明晰掌握；课程四五章节详细介绍数据采集及抓取方法，课程六至九章基于数据分析与可视化，介绍了numpy、matplotlib、pandas、pyecharts等相关扩展库的使用方法；课程第十章介绍了机器学习相关算法及sklearn库的使用；课程十一至十二章精选综合案例，使学习者在项目中综合运用实践前期的知识，进一步巩固所学内容。要想掌握这门语言，必须要做一定量的练习。本课程通过上机实验，使得学生能够理解Python的编程模式，灵活运用课堂所学知识。

（二）教学目标

通过本课程的学习，使学生系统地掌握数据分析的主要步骤，数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习过程为脉络，融合实用案例，使得学习者由浅入深，在掌握理论基础知识的同时实践能力进一步得到提高。

课程目标1：通过本课程的学习使学生建立数据分析的整体概念；

课程目标2：通过本课程的学习掌握数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习过程；

课程目标3：通过本课程的学习为学生从事复杂数据分析、开发、研究和应用工作提供必要的理论支撑和实践训练。

课程目标对毕业要求的支撑关系

毕业要求指标点

课程目标

权重

1-2：能熟练使用计算机（包括常用语言、工具以及一些专用软件），具有基本算法分析、设计能力和较强的编程能力，能够将计算方法编程实现、进行数值实验能力，具有一定的信息科学研究和软件开发的能力；

课程目标1

0.6

2-2：具有大数据有哪些信誉好的足球投注网站、收集、清洗等基本数据处理能力、大数据统计分析及深度挖掘能力；

课程目标1

课程目标2

0.2

2-3：具有运用现代信息技术进行文献检索、分析、整理归纳的能力，熟悉预研报告、可行性分析报告、研究方案设计、实验报告及论文撰写规范，能够针对复杂工程问题，开发、选择与使用适当的技术、资源、现代工具和信息技术工具；

课程目标3

0.1

3-4：具有一定数学建模和利用计算机解决实际问题的能力，具有一定的大数据处理和分析能力。

课程目标2

课程目标3

0.1

四、教学方式与方法

理论与实践相结合的任务和目标驱动教学方式。在基本分析和设计方法指导下，用一个个阶段性的任务和目标来引导学习，使其贯穿整个教学过程。

五、教学重点与难点

（一）教学重点

数据分析的方法和工具，numpy数组和标量的运算和向量化，matplotlib数据可视化与科学计算可视化，pandas高级操作。

（二）教学难点

pandas的层次索引，pyecharts绘图方法，使用sklearn扩展库对相关数据分析的实现过程。

六、实验内容、基本要求与学时分配

序号

实验项目名称

实验内容与要求

学时

类型

对应课程目标

1

数据分析环境设置

Anaconda的安装与虚拟环境设置。

2

验证性

课程目标1

2

内建数据结构

掌握Python中的内建数据结构的使用方法。

4

验证性

课程目标1

3

Numpy基础

多维数组对象和面向数组编程。

4

设计性

课程目标1

课程目标2

课程目标3

4

Pandas数据结构

掌握Series和DataFrame

的基本功能

4

设计性

课程目标1

课程目标2

课程目标3

5

数据载入、存储与文件格式

基于Pandas的数据载入、存储与文件格式

4

设计性

课程目标1

课程目标2

课程目标35

6

数据清洗与准备

掌握缺失值处理与数据转换。

2

设计性

课程目标1

课程目标2

课程目标3

7

数据规整

数据的连接、联合与重塑

4

探究性

课程目标1

课程目标2

课程目标3

课程目标4

8

绘图与可视化

Matplotlib与seaborn绘图

4

验证性

课程目标1

课程目标2

课程目标3

课程目标4

9

数据聚合与分组

Groupby机制，数据聚合与应用

6

课程目标1

课程目标2

课程目标