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《Python数据分析基础教程》

《python数据分析基础教程》课程教学大纲

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

一、课程的性质与目标

《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NumPMatplotlib、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。

二、课程设计理念与思路

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。

三、教学条件要求

操作系统：Windows7

开辟工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyternotebook

《Python数据分析基础教程》

四、课程的主要内容及基本要求

第一章数据分析概述

学时1学时

学时

1学时

学习单元

1.了解数据、数据类型的基本概念。

学习目标2.了解数据分析的基本概念。

学习目标

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。

了解√掌握

了解

√

掌握重点难点

数据、数据类型的基本概念

数据分析的基本概念

学习内容数据分析的过程。

数据分析的作用。

数据分析的常用工具

第二章python与数据分析

4

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。

了解掌握重点难点

Python语言的特点

学习内容

Python与数据分析的关系

Python数据分析常用的类库

第二章python与数据分析学时

学习单元

学习目标

√

√

√

知识点

《Python数据分析基础教程》

√√√√√√Python

√

√√

√

√√

JupyterNotebook安装与使用

第三章python语言基础

20~

20~24学时

第三章python语言基础

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。

知识点了解掌握重点难点

Python的基础语法

Python的数据类型

学习内容

Python流程控制语句

Python函数

综合运用

√

√

√

√

学习单元

学习目标

学时

√

第四章Numpy数组与矢量计算

12~

12~16学时

第四章Numpy数组与矢量计算

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。

知识点了解掌握重点难点

学习目标

学习内容

学习单元

学时

《Python数据分析基础教程》

√NumPy和SciPy作用与安装

√

√√√

√

√

√

数组的索引、切片和其他操作

数组的运算和通用函数使用

NumPy矩阵创建、计算和操作

随机数生成

第五章用Numpy进行简单统计分析

学习单元第五章用Num

学习单元

第五