python程序设计教学大纲 生物_《Python程序设计》课程教学大纲
《Python程序设计》课程教学大纲
一、课程基本信息课程代码课程性质专业限选课
课程名称Python程序设计
课程英文名称Python Programming
总学时数36讲课学时18实验学时上机学时18习题课学 时周学时2
学 分2
开课单位刑事司法学院(信息科学与技术系)
适用专业计算机科学与技术专业(网络与信息安全方向)
先修课程无
选用教材自编
主要教学
参考书嵩天 编著，《程序设计基础(Python语言)》，高等教育出版社，2014年7月第1版。
(美)Y. Daniel Liang编著，《Python语言程序设计》，机械工业出版社，2013年3月第1版。
考核方式考查
本课程地位
(作用)和任务通过学习Python程序设计，训练学生的逻辑思维能力，培养学生运用编程知识来创新的解决实际问题的能力，学习利用Python进行大数据分析并在机器学习技术、自然语言处理和数据科学技术等方面加以运用，从而促进大学生实际动手能力的培养，为今后持续性地提高分析问题和解决问题的能力提供基础。
二、教学安排及方式
总学时36学时，讲课18学时，实验18学时。
学时分配表：
教学
环节
教学时数
课程内容讲
课实
验习
题
课讨
论
课上
机参观
或看
录像小
计
Python基本语法和语句112
Python基本序列对象，包括列表、元组、字典和集合112
文件112
图形用户界面编程112
数据科学224
机器学习实战448
数据分析与挖掘448
自然语言处理448
总 计181836
三、教学内容及基本要求
第一章Python入门
教学目的和要求：了解Python起源和语言特点，掌握Python安装和开发设计环境，会用Python运行简单的程序。
教学重点和难点：教学重点和难点是不同类型系统下Python环境的安装。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学、上机等环节组成。
第一节Python的起源和语言特点
第二节 安装Python
第三节 运行Python
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：Python程序运行。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第二章 字符串、列表和元组
教学目的和要求：掌握字符串、列表和元组的概念及其用法，了解numpy阵列和绘制三角函数。
教学重点和难点：教学重点和难点是字符串、列表和元组的使用方法。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、上机练习等环节组成。
第一节 序列
第二节 字符串
第三节 列表
第四节 元组
第五节 绘图
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：字符串、列表和元组的使用。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第三章 字典和集合
教学目的和要求：了解映射类型字典的创建和使用，了解集合类型的创建和访问。
教学重点和难点：教学重点和难点是字典与集合的使用。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、上机练习等环节组成。
第一节 映射类型：字典
第二节 集合类型
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：创建字典、为字典赋值、创建集合类型以及给集合赋值。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第四章 文件
教学目的和要求：理解什么是文件对象，掌握对文件的读写操作，了解文件的定位。
教学重点和难点：如何对文件对象进行读和写的操作。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第一节 文件对象
第二节 文件的操作
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：打开和关闭文件，写入到文件和从文件读取数据。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第五章 模块
教学目的和要求：理解模块的概念，了解模块和文件的区别，掌握如何导入模块，了解模块的内建函数。
教学重点和难点：教学重点和难点是模块的使用。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、上机练习等环节组成。
第一节 什么是模块
第二节 模块和文件
第三节 导入模块
第四节 模块内建函数
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：模块的概念，import语句导入模块。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第六章 图形用户界面编程
教学目的和要求：掌握Tkinter模块进行图形用户界面编程。
教学重点和难点：Tkinter模块的使用。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第一节 简介
第二节Tkinter与Python编程
第三节Tkinter举例
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：Tkinter模块的使用。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第七章 数据科学
教学目的和要求：掌握什么是数据科学、什么是大数据、了解数据分析和数据科学工作的流程、掌握贝叶斯模型、掌握回归理论。
教学重点和难点：重点是大数据和数据科学的概念，难点是贝叶斯模型和回归理论。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学等环节组成。
第一节 数据科学的现状和历史
第二节 大数据时代的统计学思考
第三节 探索性数据分析
第四节 数据科学的工作流程
第五节 朴素贝叶斯模型
第六节 逻辑回归
第七节 分类器
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：贝叶斯模型和回归理论。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第八章 数据分析
教学目的和要求：了解Matplotlib API的使用，了解Pandas模块，了解Python图形化工具生态系统，了解Python中其他几种数据分析模块。
教学重点和难点：利用Pandas绘制地图。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学等环节组成。
第一节Matplotlib API
第二节Pandas中的绘制地图
第三节 绘制地图：图形化显示海地地震危机数据
第四节Python图形化工具生态系统
第五节 其他数据分析模块
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：利用Pandas绘制地图。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第九章 机器学习
教学目的和要求：了解机器学习的基础以及机器学习的一些常用算法。
教学重点和难点：机器学习常用算法的Python实现。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学等环节组成。
第一节 机器学习的基础
第二节 开发机器学习应用程序的步骤
第三节 决策树
第四节 支持向量机
第五节 其他工具
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：机器学习常用算法的实现。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第十章Python数据挖掘
教学目的和要求：掌握利用Python进行数据挖掘和分析。
教学重点和难点：数据挖掘的过程和建模。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学等环节组成。
第一节 数据挖掘基础
第二节Python数据分析简介
第三节 数据探索
第四节 数据预处理
第五节 挖掘建模
第六节 实例—网络舆情数据情感分析
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：数据挖掘的建模。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
第十一章Python自然语言处理
教学目的和要求：掌握利用Python进行简单的自然语言处理机制。
教学重点和难点：Python自然语言处理。
教学方法与手段：教师在机房授课，面授辅导、自学等环节组成。
第一节 语言处理与Python
第二节 获得文本语料和词汇资源
第三节 加工文本
第四节 正则表达式
第五节 分类和标注词汇
第六节 学习分类文本
第七节 提取文本信息
第八节 语言数据关联
复习与作业要求：课后习题。
考核要点：利用Python进行自然语言处理和语言数据的管理。
辅助教学活动：面授辅导、自学、上机练习等环节组成。
四、课程教学的有关说明
本课程课内外学时比例：1：1；平均周学时：2；
1．本课程自学内容及学时
教学过程中未讲述的内容，8学时。
2．课内习题课的安排及学时
课内18学时上机实验课。
3．用现代化教学手段内容及学时
本课程采用项目驱动方式教学，和教师辅导上机实验相结合的授课方式，采用CAI课件作为文字教材的辅助媒体，主要用于网络自主学习。通过“多媒体视频教学”、“电子教案”进行视频学习；学生通过下载“电子教案”、“教学案例”进行现代化辅助教学的目的。36学时。学生能力培养的要求
要求学生能够全面、深入理解和熟练掌握所学内容，并用其分析、初步设计和解答与应用相关的问题。深入理解数据科学，能够应用Python语言进行大数据的分析和挖掘处理，能够应用Python进行简单的自然语言处理，提高学生综合性应用程序的设计、编写能力和数据分析能力。