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PAGE 4 《Python数据分析》课程教学大纲 课程名称（中文）：Python数据分析 课程名称（英文）：Data Analysis Essentials with Python 课程类别：□通识必修课□通识选修课□专业必修课■专业方向课 □专业拓展课□实践性环节 课程性质：□学术知识性□方法技能性■研究探索性□实践体验性 课程代码：2160096 周学时：2总学时：32学分: 2课内实验学时：16 先修课程：C语言程序设计，概率论 授课对象：信机学院各专业本科生 三、课程简介 在“大数据”时代，数据分析已成为基本的工作技能。《Python数据分析》正是为了更好地适应社会需求，面向信息与机电工程学院各专业本科生开设的一门任意选修课。课程内容主要包括：Python语言快速入门；Python科学计算生态系统简介；NumPy快速入门；使用Python分析和处理数据；使用IPython Notebook进行交互式的数据分析。 四、课程目标 通过本课程的学习，使学生初步具备数据分析方面的研究探索能力，掌握Python语言的基本语法，对Python科学计算生态系统有比较全面的了解，能运用所学知识解决日常生活和工作中遇到的与数据分析有关的问题。具体课程目标包括： 掌握Python程序设计的基础知识，掌握一些常见的程序设计技巧，初步积累一些编程经验。 熟悉Python科学计算生态系统，重点是其中的NumPy软件包。 熟悉数据分析的基础知识，掌握用Python对数据进行预处理的基本技术。 熟悉IPython Notebook交互式数据分析环境，能利用其实现基本的数据分析案例。 五、教学内容与进度安排 教学 单元 授课内容及重点难点 授课形式和教学方法 课内外学习要求 1 授课内容： Python科学计算生态系统概述 Python语言基础1 重点和难点： 脚本语言的优缺点 Python的编程语法 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践2课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 阅读《笨办法学 Python （第三版）》1；完成编程作业 2 授课内容： Python语言基础2 重点和难点： 列表的使用 发现和利用现有的模块 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践2课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 阅读《笨办法学 Python （第三版）》2；完成编程作业 3 授课内容： IPython Notebook NumPy基础1 重点： IPython Notebook的使用 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践2课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 阅读《NumPy攻略》1；完成编程作业 4 授课内容： NumPy基础2 重点和难点： 多维数组的概念及应用 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践2课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 阅读《NumPy攻略》2；完成编程作业 5 授课内容： SciPy和Matplotlib基础 重点和难点： SciPy中各个子模块的功能 让Matplotlib支持中文图表 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践2课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 完成编程作业 6 授课内容： 数据分析基本技能 重点和难点： 数据预处理技术 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践3课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 完成编程作业；技术报告选题 7 授课内容： 数据分析实例研究 技术报告撰写指南 重点和难点： 编写图文并茂的技术报告 机房授课，边讲边练； 课堂教学2课时，上机实践3课时。 课内： 完成指定的课堂练习题；参与课堂互动 课外： 完成编程作业；完成技术报告 8 技术报告及答辩 答辩，教师根据技术报告的质量和答辩表现给出分数。2课时。 六、修读要求 要求学生保证出勤次数（无故缺勤次数不能超过2次），完成80%以上的作业，独立完成小论文（技术报告）。 七、学习评价方案 最终成绩由两部分构成： 1、小论文（技术报告） 课程结束时，提交小论文（技术报告）并进行口头答辩，根据小论文质量和答辩表现评定成绩。小论文要求一人一题，选题不能和其他人相同。小论文满分100分，占总成绩的60%，具体评分标准如下： 评分项目 评分内容 满分 选题质量 选题难度适中，和所学专业有一定相关性 10 撰写规范 符合参考模版的格式,能熟练运用markdown排版语法 20 资料综合 归纳能力 查阅文献有一定广泛性；能较好的从中获取与选题有关的内容；有较强综合归纳资料的能力和自己的见解。 10 程序质量 程序能正常运行，且有一定开发工作量 30 程序文档