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《Python数据分析与可视化》课程标准
课程代码：ZJ0710157
课程类型：理实一体化课
学时/学分：48/3
适用专业：大数据技术
1.课程概述
本课程是大数据技术专业的一门专业核心课，旨在让学生理解并掌握数据分析的概念、流程、分析方法与工具等，培养学生能运用一种及以上的数据分析工具进行数据收集、处理、分析、展示等，为后续课程奠定基础。本课程的学习对于培养和促进学生数据分析职业能力的形成起着重要作用，为学生进行后续的企业岗位实习培养了必备的岗位能力。
2.课程目标
本课程以数据分析人员典型的工作任务书为依托组织教学内容，以项目为载体，突出学生为主体，旨在通过实践和项目驱动的方法，深入浅出地介绍Python及其在数据分析和可视化方面的应用。课程不仅涵盖了Python基础知识，还包含了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等重要的数据分析工具。通过精心设计的项目案例，学生会逐步掌握数据分析的关键技能，并能够将这些技能应用于实际问题中。通过这门课程的学习，让学生充分利用数据资源，掌握数据分析中常用的工作方法与手段，培养学生具备数据分析岗位所具备的数据化分析能力。同时使学生获得一定的自我学习能力、计划和决策能力，并且具备较强的沟通协调能力，团队合作意识，承受压力和客观自我评价的职业品质。
具体目标如下：
2.1知识目标
（1）学生应掌握数据分析的基本概念、流程和重要性，理解大数据分析的理论框架与方法体系。
（2）掌握Python编程基础，包括变量、数据类型、控制结构、函数等基础知识。
（3）系统学习并熟练运用Numpy进行科学计算，利用Pandas进行数据清洗、处理与操作，理解Matplotlib和Seaborn库在数据可视化中的应用，以及Scikit-learn等工具进行机器学习建模与预测。
（4）了解数据预处理技术，包括缺失值处理、异常值检测、标准化与归一化等方法。
（5）掌握数据分析报告的撰写规范和技巧，能够通过图表清晰、准确地展示数据结果。
2.2素质目标
（1）培养学生的逻辑思维能力和独立思考能力，形成严谨的数据分析态度和求真务实的工作作风。
（2）提升学生对大数据时代下数据价值的认识，培养其数据敏感度和洞察力。
（3）塑造良好的职业道德和社会责任感，尊重数据隐私，遵循行业法律法规进行数据分析活动。
2.3能力目标
（1）能够根据实际需求选择合适的数据分析方法和工具，完成从数据获取、清洗、探索性分析到结果展示的全过程任务。
（2）能够针对具体问题，设计并实施有效的数据分析方案，并能解读和解释分析结果。
（3）具备自主学习新技术、新工具的能力，能够跟踪数据分析领域的最新发展动态。
2.4思政育人目标
（1）在课程教学中融入社会主义核心价值观教育，培养学生爱国情怀和为人民服务的精神。
（2）通过案例分析，引导学生关注社会热点问题，提高其运用数据分析解决现实问题的能力，服务国家发展战略和经济社会发展需要。
（3）强调团队协作精神，倡导创新意识，提升学生的沟通协调能力和项目管理能力。
3.课程实施和建议
3.1课程内容和要求
《Python数据分析与可视化》课程旨在通过实践和项目驱动的方法，深入浅出地介绍Python及其在数据分析和可视化方面的应用。课程不仅涵盖了Python基础知识，还包含了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等重要的数据分析工具。通过多个精心设计的项目案例，学生将逐步掌握数据分析的关键技能，并能够将这些技能应用于实际问题中。
(1)理论与实践相结合，融“教学做”为一体
在课程建设的实践中，课程结合职业岗位工作性质，分解职业能力的要求，以职业能力培养为重点，合理整合能力模块，采取理论与实践的一体化教学方法，组织课程的教学。在教学内容的选择上，突破传统的操作系统理论教学中按照学科体系来组织教学的模式，结合职业岗位实际工作任务所需的知识、能力、素质要求来确定教学内容。
(2)参考岗位职业资格要求，进行课程内容的设计
根据岗位和认证的要求，是进行《Python数据分析与可视化》课程开发的重要依据。在课程开发中，融入了数据分析基础中的教学内容。
课程内容、要求及学时安排详见表1。
表1课程内容、要求及学时安排
学习情境
工作任务
知识要求
技能要求
学时安排
Python语言的基本使用
用Python实现24点游戏
1、Python数据类型
2、Python语句
3、Python特性
1、能熟练使用Python开发工具
2、能实现24点游戏
8
用Numpy进行科学计算
用Numpy实现KNN识别手写数字
Numpy数组对象
Numpy核心运算
能熟练使用Numpy
能实现KNN识别手写数字
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