Python数据分析与数据挖掘教案全套 第1-18次课 概述---实战案例--钻石数据分析与预测.pdfVIP

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《Python数据分析与数据挖掘》课程概况

课程名称Python数据分析与学分2总学时：64学时

数据挖掘理论：32学时

课程课程类别：■专业必修□专业选修□公共必修□公共选修实验：32学时

授课教师***授课专业大数据管理与应用

授课班级

本课程的主要目的是使学生掌握数据分析与挖掘的相关理论知识，并能熟练使用

教学Python开展数据分析与数据挖掘的实践应用。通过本课程的学习，使学生掌握数据分析

目的和要求与挖掘的一般原理和处理方法，培养学生数据分析与数据挖掘的理论分析与应用实践的

综合能力。

教学重点：

熟练掌握Python的基本语法；

掌握Python常用数据类型的基本概念和使用；

掌握Numpy包的使用；

熟练掌握使用Pandas进行数据分析、数据预处理方法；

熟练掌握使用Matplotlib进行数据可视化；

掌握数据分析与数据挖掘的基本原理与方法；

教学熟练掌握sklearn中典型的分类算法的原理及应用；

重点、难点熟练掌握Sklearn中典型的聚类算法的原理及应用；

熟练掌握sklearn中典型的回归算法的原理及应用；

教学难点：

熟练掌握Python序列数据类型的基本概念和使用；

熟练掌握使用Pandas进行数据分析的方法；

掌握数据分析与可视化的基本过程和处理步骤；

熟练掌握Matplotlib的绘图方法；

熟练掌握sklearn中典型分类、聚类和回归算法的原理及应用。

教学

教学大纲、电子教案、教学课件、配套源码、习题、习题参考答案

资源

课程

《Python数据分析与数据挖掘》王洁、李晓主编，清华大学出版社

教材

备注建议采用理论与实践相结合的教学方式，机房授课

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《Python数据分析与数据挖掘》课程教案

第1次课2学时

授课内容第1章Python概述

本课介绍Python语言的特点，举例说明Python数据分析与数据挖掘的应用，逐

步导入本课程的内容。通过本课的学习，学生应掌握如下知识：了解Python的优

教学目的点和特性；掌握Python开发环境的安装与配置；掌握Python第三方包的获取和安

与要求

装方法；掌握编辑和运行Python程序的方法；熟悉Python的运行原理；熟悉Python

的编写规范。

重点1.P