python数据分析、挖掘与可视化 ppt_Python数据分析、挖掘与可视化-教学大纲

一、课程概况

课程名称：

Python

数据分析、挖掘与可视化

课程编号：

课程性质：限制性选修

考核方式：考查

建议学时：

48+16

前导课程：线性代数、高等数学

适用专业：计算机科学与技术、数据科学、统计、金融、管理等理工科和商科专

业

二、教学目的和要求

通过本课程的学习，

使得学生能够理解

Python

的编程模式，

熟练运用

Python

内置函数与运算符、列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导

式、切片、序列解包等语法来解决实际问题，熟练掌握

Python

分支结构、循环

结构、

函数设计以及类的设计与使用，

掌握

numpy

数组运算和矩阵运算、

pandas

基本数据结构以及数据分析与处理、机器学习基本算法原理以及

sklearn

实现、

matplotlib

数据可视化与科学计算可视化。能够根据问题性质和特点选择合适

的机器学习算法，能够根据数据特点选择合适的可视化方式。

三、教学内容以及重点、难点

第

1

章

Python

开发环境搭建与编码规范

1.1  Python

开发环境搭建与使用

教学内容：

在

Python

官方网站下载安装包并安装，

下载并安装

Anaconda3

，

IDLE

、

Jupyter Notebook

、

Spyder

简单使用，使用

pip

和

conda

命令安装扩展

库。

重点、难点：

系统环境变量

path

的设置，安装扩展库。

1.2  Python

编码规范

教学内容：

缩进对业务逻辑的影响，变量命名规则。

重点、难点：

缩进的作用。

1.3

标准库、扩展库对象的导入与使用