《数据挖掘与Python实践》课程教学大纲.docx

《数据挖掘与Python实践》

课程名称（中文/英文）：数据挖掘与Python实践（DataminingandPythonPractice）

课程编号学分：2

学时：总学时32

学时分配：讲授学时：16实验学时：16

适用专业：机械设计制造及其自动化

一、课程简介/课程目标

本课程是机械设计制造及其自动化专业的一门限选课程。通过本课程的学习，使学生掌握程序设计语言的基本要素，包括基本数据类型、运算、控制结构、函数、Python中列表、元组、字典、字符串、类等数据结构的概念和应用、以及结构化程序设计的基本思想和方法，培养良好的程序设计风格。使学生在学完本课程后，即可利用计算机解决众多的实际问题。

课程目标1：了解Python语言程序设计的基本知识，掌握程序设计的基本方法，掌握程序设计的基本理论、方法和应用，掌握高级程序设计国家标准的有关基本规定，会查阅有关国家标准和手册，养成严格遵守和执行有关国家标准的各项规定的良好习惯。

课程目标2：通过课程学习，使学生具备能够较正确而熟练地使用Python进行程序的设计；能够识读和编写较复杂的程序；能够使用Python解决实际应用问题；具备一定的知识探究和反思能力及创新意识；具备自主学习能力和团队协作意识。

课程目标和毕业要求的对应关系

课程目标

毕业要求指标点

毕业要求

1

5.1了解专业常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟软件的使用原理和方法，并理解其局限性

5.使用现代工具

2

5.2能够选择与使用恰当的仪器、信息资源、工程工具和计算机软件，对机械领域复杂工程问题进行分析、计算与设计

5.使用现代工具

教学内容和教学环节与课程目标的对应关系

（一）理论教学

表一理论教学内容、教学方式和课程目标的关系

教学内容

知识点

教学环节

课程目标

讲

授

作

业

第一章Python开发环境搭建与使用

Python语言的特点、应用领域；Python语言的开发环境，Python语言的扩展库、扩展库，Python语言的代码编写规范。

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课程目标1

第二章Python常用内置对象与运算符

常用内置类型、常量与变量的概念、变量命名规则、常用运算符、常用内置函数、Python函数式编程模式、

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课程目标1

第三章列表与元组

列表和元组的概念，常用内置函数对列表和元组的操作，列表和元组支持的运算符，列表在插入和删除元素时对索引的影响，列表推导式的语法和应用，生成器表达式的语法和应用。

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课程目标1

第四章字典

字典元素的“键”和“值”的对应关系，字典get()方法的用法，字典增加元素和修改元素“值”的语法，使用字典解决实际问题。

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课程目标1

第五章集合

集合中元素不重复的特点，使用集合去除重复内容的用法，集合的运算，内置函数对集合的操作，使用集合解决实际问题。

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课程目标2

第六章字符串与正则表达式

常用编码格式之间的区别，字符串和字节串的概念，字符串和字节串之间的相互转换，转义字符的概念，字符串格式化的概念，字符串支持的运算符，字符串支持的内置函数。

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课程目标2

第七章程序控制结构

条件表达式与True和False的等价关系，选择结构的用法，循环结构的用法，异常处理结构的用法，关键字else的三种用法，break和continue语句的工作原理

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课程目标2

第八章函数设计与应用

函数对代码复用的意义，函数定义与调用的语法，递归函数的原理，位置参数、默认值参数、关键参数和可变长度参数的语法和应用，局部变量和全局变量的概念和应用。

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课程目标2

实验教学

表二实验教学内容、学习要求和课程目标的关系

序号

实验名称

学时

实验教学内容

学习要求

课程目标

1

Python基本操作

2

熟悉JuPyterNotebook主界面；熟悉均值、中位数、众数的运算操作。

熟悉JuPyterNotebook主界面；熟悉均值、中位数、众数的运算操作。

课程目标1

2

数据的基本统计描述-离散趋势

2

熟悉极差、四分位数、四分位数极差、五数概况、箱型图、方差与标准差、Dataframe的运算操作。

熟悉极差、四分位数、四分位数极差、五数概况、箱型图、方差与标准差、Dataframe的运算操作。及应用。

课程目标1

3

数据的基本统计描述-基本统计图

2

绘制条形图、饼状图、折线图、直方图、散点图、分位数-分位数图。

熟悉条形图、饼状图、折线图、直方图、散点图、分位数-分位数图的绘制操作。

课程目标2

4

数据的基本统计描述-高级绘图

2

绘制雷达图。

熟练掌握Python雷达图的绘制。

课程目标2

5

计算数值属性的三种距离

2

熟悉欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离的代码编写操作。

熟悉欧式距离、曼哈顿距离、明可夫