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《Python机器学习编程与实战》教学大纲
课程名称:Python机器学习编程与实战
课程类别:必修
适用专业:大数据技术类相关专业
总学时:64学时(其中理论36学时,实验28学时)
总学分:4.0学分
课程的性质
随着大数据时代的到来,人工智能技术的发展越来越迅速,已经渗透进现代人类的生活与工作中。大数据技术作为人工智能技术的支撑,通过数据采集、处理、分析,从各行各业的海量数据中,获得有价值的信息,能够为人工智能算法提供素材。机器学习技术作为人工智能技术的一部分,更是与大数据技术息息相关。作为一门前沿技术,机器学习已广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的掌握机器学习技术的人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业的发展,满足日益增长的数据分析人才需求,特开设Python机器学习编程与实战课程。
课程的任务
通过本课程的学习,使学生学会使用Python进行数值计算、数据读取与处理、可视化绘图、构建与评价分析模型,并详细拆解一个企业综合分析案例和一个分类预测案例,将理论与实践相结合,为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
课程学时分配
序号
教学内容
理论学时
实验学时
其它
1
第1章Python概述
2
1
2
第2章NumPy数值计算
3
2
3
第3章pandas基础
3
3
4
第4章pandas进阶
4
4
5
第5章Matplotlib基础绘图
4
3
6
第6章scikit-learn
6
5
7
第7章餐饮企业综合分析
7
5
8
第8章通信运营商客户流失分析与预测
7
5
总计
36
28
教学内容及学时安排
理论教学
序号
章节名称
主要内容
教学目标
学时
1
Python概述
了解Python语言的特性
了解Python机器学习的常用依赖库
了解Python的Anaconda发行版
在Windows操作系统上安装Anaconda
掌握JupyterNotebook的基础功能
熟悉Python的固定语法
熟悉Python中的运算符
熟悉Python中的数据类型
熟悉Python中的I/O操作
熟悉Python中的控制语句
熟悉Python的内置函数与自定义函数
了解Python语言的特性
了解Python常用的机器学习库
掌握Windows系统下Python环境的配置方法
熟悉Python的基本功能
2
2
NumPy数值计算
创建数组对象
生成随机数
通过索引访问数组
变换数组的形态
创建NumPy矩阵
掌握ufunc函数
掌握NumPy创建多维数组与生成随机数的方法
掌握数组的索引与变换
掌握NumPy中数组矩阵的运算及通用函数的基本使用方法
3
3
pandas基础
创建Series对象
查看Series的常用属性
查改增删Series数据
创建DataFrame对象
查看DataFrame的常用属性
查改增删DataFrame数据
创建Index对象
查看Index的常用属性
查改增删Index数据
索引DataFrame中的数据
排序DataFrame中的数据
合并DataFrame中的数据
创建时间对象或转换其他类型为时间类型
查看时间对象的常用属性
调用文本方法
对文本进行索引操作
创建与操作category类型数据
了解pandas中的常见类
掌握Series、DataFrame、Index对象的创建方法、查看常用属性的方法和查改增删的操作方法
掌握索引、排序和合并DataFrame中数据的方法
掌握时间数据的基本处理方法
掌握文本数据的基本操作方法
掌握category类型数据的基本处理方法
3
4
pandas进阶
读写文本文件
读写Excel文件
读写数据库数据
对DataFrame进行描述性统计
对DataFrame进行移动窗口操作
使用groupby方法拆分数据
使用agg方法聚合数据
使用apply方法聚合数据
使用transform方法聚合数据
使用povit_table函数创建透视表
使用crosstab函数创建交叉表
检测与处理重复值
检测与处理缺失值
离散化连续型数据
哑变量处理类别型数据
掌握使用pandas读写数据的方法
掌握对DataFrame进行统计分析的方法
掌握对DataFrame进行分组计算的方法
掌握创建透视表和交叉表的方法
掌握连续型数据离散化的方法
掌握哑变量处理类别型数据的方法
4
5
Matplotlib基础绘图
熟悉pyplot的基本绘图流程
掌握pyplot的基础语法
设置pyplot的动态rc参数
绘制散点图
绘制折线图
绘制直方图
绘制饼图
绘制箱线图
掌握pyplot常用的绘图参数的调节方法
掌握子图的绘制方法
掌握绘制图形的保存与展示方法
掌握散点图和折
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