學院課程教學進度計劃表（20～20學年第二學期） 課程名稱Python數據分析與實戰(zhàn) 授課學時64 參與教學教師 授課班級/人數 專業(yè)（教研室） 填表時間教務處編印年月打造基于產教融合的就業(yè)育人綜合服務平臺打造基于產教融合的就業(yè)育人綜合服務平臺泰迪智能科技官網：/聯系方式：4006840020泰迪智能科技官網：/聯系方式：4006840020課程教學目的通過本課程的學習，使學生學會使用Python進行科學計算、可視化繪圖、數據處理，分析與建模，并詳細拆解學習聚類、回歸、分類三個企業(yè)案例，將理論與實踐相結合，為將來從事數據分析挖掘研究、工作奠定基礎。教學方法及手段本課程將采用理論與實踐相結合的教學方法。在理論上，通過任務引入概念、原理和方法。在實踐上，充分地利用現有的硬件資源，發(fā)揮學生主觀能動性，指導學生使用NumPy進行科學計算，使用pandas進行統(tǒng)計分析和數據預處理，使用matplotlib、seaborn、pyecharts進行圖形繪制，使用sklearn進行建模。同時結合三個綜合案例，引導學生將所學知識與企業(yè)需求相結合，將知識活學活用。要求學生自己動手分析實例，學習基本理論和方法，結合已有的知識，適當組織一些討論，充分調動學生的主觀能動性，以達到本課程的教學目的。課程考核方法突出學生解決實際問題的能力，加強過程性考核。課程考核的成績構成=平時作業(yè)（10%）+課堂參與（20%）+期末考核（70%），期末考試建議采用開卷形式，試題應包括基本概念、分組聚合、數據合并、數據清洗、數據變換、繪圖、模型構建等部分，題型可采用判斷題、選擇、簡答、應用題等方式。

《Python數據分析與實戰(zhàn)》教學日歷周次學時授課內容作業(yè)要求備注13第1章Python數據分析概述第1章課后習題25第2章NumPy科學計算基礎第3章pandas統(tǒng)計分析基礎（1）第2章實訓，課后習題33第3章pandas統(tǒng)計分析基礎（2）第3章實訓，課后習題45第4章使用pandas進行數據預處理（1）第4章選擇題，實訓1、253第4章使用pandas進行數據預處理（2）第5章Matplotlib、seaborn、pyecharts數據可視化基礎（1）第4章實訓3，操作題65第5章Matplotlib、seaborn、pyecharts數據可視化基礎（2）第5章課后習題73第5章Matplotlib、seaborn、pyecharts數據可視化基礎（3）第6章使用scikit-learn構建模型（1）第5章實訓85第6章使用scikit-learn構建模型（2）第6章選擇題83第6章使用使用scikit-learn構建模型（3）第6章實訓，操作題105第7章競賽網站用戶行為分析（1）第7章課后習題113第7章競賽網站用戶行為分析（2）第7章實訓125第8章企業(yè)所得稅預測分析（1）第8章課后習題133第8章企業(yè)所得稅預測分析（2）第8章實訓145第9章餐飲企業(yè)客戶流失預測（1）第9章課后習題153第9章餐飲企業(yè)客戶流失預測（2）第9章實訓165第10章基于TipDM大數據挖