Python数据分析-教学大纲、授课计划

《Python数据分析》教学大纲

一、课程信息课程名称数据分析Python课程类别素质选修课/专业基础课课程性质选修/必修计划学时64计划学分4先修课程无选用教材《数据分析》，任靖福、毛宏云、曾艳主编，年，电子工业出版社Python2023教材适用专业本课程不仅适合作为职业院校计算机与软件工程相关专业的课程，还可供从事数据分析相关工作的专业人士参考课程负责人

二、课程简介本课程以由浅入深、循序渐进的方式展开讲解，以合理的结构和经典的案例对数据Python分析功能进行详细介绍，具有极高的实用价值通过对本课程的学习，学生可以掌握数Python据分析的基本知识和应用技巧

三、课程教学要求序号专业毕业要求课程教学要求关联程度分为个项目，具体内容为数据分析基础、数6Python Python1工程知识据分析开发环境、数组计算库NumPy、数据分析库Pandas L＞数据可视化库、数据分析库Matplotib SciPy数据分析是用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究2问题分析和概括总结的过程这一过程也是质量管理体系的支持过H程在实际工作中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当的行动本课程的实例不管是数量还是种类，都非常丰富从数量上来说，本课程结合大量的数据分析实例，详细Python3设计/开发解决方案讲解Python数据分析原理与应用知识要点，让学生在学H习的过程中潜移默化地掌握数据分析的应用技巧Python4研究5使用现代工具学生能够意识到数据分析的重要性，不仅要有良好Python的思想道德素质、科学文化素质、专业技能和健康的身体，6工程与社会L而且要有良好的心理素质，勇于承担责任，能够承受失败与挫折等7环境和可持续发展8职业规范学会个人发展和团队合作，提高个人和团队的综合素质

1.9个人和团队H学会与他人合作和沟通，建立良好的人际关系和团队合

2.作氛围学会进行有效的沟通和表达，与客户、同事和上级保持

1.良好的沟通和协作沟通10M学会进行跨文化沟通和合作，提高国际化视野和跨文化

2.交流能力11项目管理学会进行自我学习和自我提升，不断提高自身的专业水

1.平和创新能力终身学习12H学会进行终身学习和职业发展规划，不断拓展职业领域

2.和发展空间注“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述“关联程度”栏中字母表示二者关联程度关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为或“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕“H”业要求条目不相关、课程教学内容犯章节名称主要内容重难点关键词学时类型了解数据分析的方法与过程；Python数据分数据分析基础熟悉Python内置函数与第三理论+实15析基础Python基础方库操Python数据分集成开发环境PyCharm熟悉PyCharm编辑环境；掌理论+实210析开发环境Python数据类型握数据类型及其转换方法；操程序结构项目实战学会程序结构的应用数组的创建特殊数组数学会数组的创建与基本操组运算矩阵操作数组计算库理论+实3项目实战作；11NumPy操学会矩阵与向量的创建熟悉数据结构；掌握Pandas数据分析库理论+实4数据的导入与处理；掌握数14Pandas Pandas数据结构导入数据操据的统计与统计分析数据处理数据统计数据统计分析项目实战熟悉图表的种类；熟悉图表数据可视化理论+实5数据可视化图表的基本的修饰操作；掌握常用图表12库Matplotlib操设置图形修饰处理常用的绘制图表的绘制项目实战简介相关性分析假SciPy设检验检验方差分析项t熟练掌握相关性分析；熟练数据分析库目实战理论+实6掌握假设检验；熟练掌握12tSciPy操检验；熟练掌握方差分析

五、考核要求及成绩评定序号成绩类别考核方式考核要求权重%备注百分制，分为及格期末成绩期末考试考试50601课后作业次优、良、中、及格、不及格2640平时成绩3平时表现出勤情况10两次未参加课程则无法获得学分注此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息

六、学生学习建议-学习方法建议.通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队交流能力，学会如何与他人合作、沟通、协1调等等.通过思考，加深自己的兴趣，巩固知识点

2.进行练习和实践，提高自己的技能和应用能力，加深对知识的理解和记忆3二学生课外阅读参考资料《数据分析》，任靖福、毛宏云、曾艳主编，年，电子工业出版社教材Python2023

七、课程改革与建设该课程在讲解数据分析专业知识的同时,紧密结合思政教育主旋律，从专业知识角Python度，触类旁通地引导读者相关思政品质的提升平时对学生的考核内容包括出勤情况、学生的课后作业、课堂讨论等方面，占期末总评的期末考试成绩占期末总评的50%50%制订人教研室主院部负责人签字任签字签字年月日修订时问教学日历（学年第学期）20xx〜20xx x开课学院开课专业讲授学时32课程名称数据分析授课教师实践/实验学时32Python授课年级授课班级总学时64使用教材《数据分析》参考书目《数据分析》Python Python校历周次授课内容分章节题目项目一数据分析基础（学时）Python4第1周任务一数据分析基础（2学时）任务二基础（学时）Python2项目一数据分析基础（学时）Python1任务二基础（学时）Python1第2周项目二数据分析开发环境（学时）Python3任务一集成开发环境（学时）PyCharm3项目二数据分析开发环境（学时）Python4第3周任务二Python数据类型（3学时）任务三程序结构（学时）1项目二数据分析开发环境（学时）Python3任务三程序结构（学时）1第4周项目实战（学时）2项目三数组计算库（学时）NumPy1任务一数组的创建（学时）1项目三数组计算库（学时）NumPy4任务一数组的创建（学时）1第5周任务二特殊数组（学时）2任务三数组运算（学时）1项目三数组计算库（学时）NumPy4任务三数组运算（学时）第6周2任务四矩阵操作（学时）2项目三数组计算库（学时）项目实战（学时）NumPy22第7周项目四数据分析库（学时）任务一数据结构（学时）Pandas2Pandas2项目四数据分析库（学时）Pandas4第8周任务二导入数据（2学时）任务三数据处理（学时）2项目四数据分析库（学时）Pandas4第9周任务三数据处理（1学时）任务四数据统计（学时）3项目四数据分析库（学时）Pandas4任务五数据统计分析（学时）第10周2项目实战（学时）2项目五数据可视化库（学时）Matplotlib4任务一数据可视化（学时）第n周2任务二图表的基本设置（学时）2项目五数据可视化库（学时）Matplotlib4任务二图表的基本设置（学时）1第12周任务三图形修饰处理（学时）2任务四常用图表的绘制（学时）1项目五数据可视化库（学时）Matplotlib4任务四常用图表的绘制（学时）第13周2项目实战（学时）2项目六数据分析库（学时）SciPy4第14周任务一SciPy简介（2学时）任务二相关性分析（学时）2项目六数据分析库（学时）SciPy4第15周任务三假设检验（2学时）任务四检验（学时）t2项目六数据分析库（学时）SciPy4第16周任务五方差分析（2学时）项目实战（学时）2。