数据科学与应用：理论、方法与Python语言实践---教学大纲.docx

《数据科学与应用》课程教学大纲
一、课程基本信息课程名称：数据科学与应用
课程代码：
课程英文名称：Data Science and Application课程类别：理论课
学 时：48学 分：3
开课部门：
二、课程简介
《数据科学与应用》是面向经济信息管理专业开设的一门专业课，本课程涉 及大数据的基础知识、大数据技术、大数据分析的基本流程，大数据时代的创新 创业；涵盖了程序设计思想、程序开发流程、Python语法、数据类型、流程控 制、函数，以及数据分析和可视化等内容。此外，本课程介绍了大量的大数据应 用案例，这些案例适用于经济管理学院的学生通过本课程的学习，利用Python 分析经济管理领域的大数据。
三、课程目标
通过本课程的学习，使学生具备以下能力：
1、了解并掌握大数据基础知识，常用的大数据分析的关键技术和工具；2、掌握Python语言的语法、数据类型、流程控制和函数；
3、掌握Python数据分析和可视化；4、了解大数据在经济管理领域的应用现状，并利用Python进行数据分析。
四、课程学习目标与毕业要求指标点的对应关系
课程目标
指标点
毕业要求
课程目标1
5.2能熟练使用办公软件、电子商务系统、会计 软件和统计软件
5
课程目标2
5.2能熟练使用办公软件、电子商务系统、会计 软件和统计软件
5

课程负责人签字:
教研室主任签字:
专业负责人签字: 分管院长签字：

课程目标3
4.2扎实的数据分析能力，突出网络环境下熟练 应用各类数据分析统计软件实现辅助商务决策 的能力
4
课程目标4
4.2扎实的数据分析能力，突出网络环境下熟练 应用各类数据分析统计软件实现辅助商务决策 的能力
4

五、课程学习目标与教学内容和教学方法的对应关系六、与其他课程的关系

数据科学与应用
数据科学与应用实验
教学内容
教学方法
课程 目标
实验工程
课程 目标
教学环节
训练环节
1
第一章数据 科学概述
授课2学时
上机实践
1、4

2
第二章大数 据概述
授课2学时
上机实践
1、4

3
第三章大数 据关键技术 分析
授课2学时
上机实践
1、4

4
第四章 Python语言 基础语法
授课2学时
上机实践 作业1、2
2
Python语言基 础语法
2
5
第五章
Python的程 序流程控制
授课2学时
上机实践
2
Python程序的 流程控制
2
6
第六章 Python的组 合数据类型
授课2学时
上机实践
2
Python的组合 数据类型
2
7
第七章 Python的函 数
授课4学时
上机实践
2
Python的函数
2
8
第八章 Python的数 据分析和可 视化
授课4学时
上机实践
3、4
Python的数据 分析和可视化
3、4
本课程与大学计算机、计算机基本技能训练、经管类数学1中等其中的局部 知识有关，必须先修后再（或同时学习）开设本课程。
七、教学内容及教学要求
（-）理论学时局部第一章 数据科学概述（4学时）
［知识点］
回顾数据科学的开展史，介绍其中的一些典型时间节点和代表科学家，并引 出大数据概念；介绍日常生活中接触到的数据科学;介绍数据科学在创新创业中 的应用。
［重 点］
数据的概念和数据科学的开展历程。
［基本要求］
1、识 记：数据科学的开展阶段，典型时间节点和代表科学家。
2、领 会：数据的概念及生活中的数据科学。
3、简单应用：结合自身学习、社会生活分析数据科学的应用。
4、综合应用：无第二章大数据关键技术分析（4学时）
［知识点］
介绍大数据的时代背景、基本概念、起源、思想、特点以及价值，并简要阐 述大数据市场开展现状。简要介绍全球大数据产业开展，介绍大数据时代创新创 新的机遇与挑战。
［重 点］
大数据的基本概念和其特点与价值。
［难 点］
无［基本要求］
1、识 记：大数据的时代背景、起源和基本概念。
2、领 会：大数据的思想、特点及价值。
3、简单应用：了解大数据的主要开展现状与全球大数据产业开展。
4、综合应用：无第三章Python语言基础语法(6学时)
［知识点］
(1) Python语言的开展历史、特点和应用领域
(2) Python开发环境的安装与使用
(3) Python程序基本结构
(4) Python的基本数据类型
(5) Python中的输入输出函数
(6) Python中的运算符与表达式［重 点］
(1) Python程序基本结构
(2) Python的基本数据类型
(3) Python中的输入输出函数
(4) Python中的运算符与表达式［难 点］
(5) 运算符的优先级
(6) Python的简单应用［基本要求］
1、识 记：Python程序基本结构和基本数据类型。
2、领 会：Python中的输入输出函数。
3、简单应用：应用运算符、变量、常量和函数写表达式。
4、综合应用：开发简单的Python小程序。
第四章Python的组合数据类型(8学时) ［知识点］
(1)字符串的创立、访问、操作和常用内置函数(2)

(2)
列表的创立、
访问、操作和常用内置函数
(3)
元组的仓U建、
访问、操作和常用内置函数
(4)字典的创立、访问、操作和常用内置函数
(5)集合的创立、访问、操作和常用内置函数

(4)字典的创立、访问、操作和常用内置函数
(5)集合的创立、访问、操作和常用内置函数
(6)组合数据类型的应用
［重

［重
点］

（1）字符串的创立、访问、操作和常用内置函数
（2）列表的创立、访问、操作和常用内置函数
（3）字典的创立、访问、操作和常用内置函数
［难 点］
（1）集合的创立、访问、操作和常用内置函数
（2）利用组合数据类型，实现更复杂的数据表示或数据处理功能［基本要求］
1、识 记：组合数据类型的分类和特点。
2、领 会：字符串、列表、元组、字典和集合的创立、访问、操作和常 用函数。
3、简单应用：字符串、列表、元组、字典和集合的基本使用方法。
4、综合应用：组合数据类型的综合使用。
第五章 文件读写（2学时）［知识点］
（1）异常处理
（2）文本文件的读写［重 点］
（1）异常处理
（2）读写CSV文件
（3）变量的作用域
［难 点］
（1）读写CSV文件
（2） 读写JSON文件［基本要求］
1、识 记：文件的基本操作
2、领 会：
3、简单应用：
4、综合应用：
第六章数据采集（4学时）［知识点］
(1) HTTP请求概述
(2) DOM树结构和XPath
(3) Scrapy数据采集入门
(4)反爬虫程序［重 点］
(1) HTTP请求概述
(2) DOM树结构和XPath［难 点］
(1)Scrapy数据采集入门
(2)反爬虫程序［基本要求］
1、识 记：文件的基本操作
2、领 会：
3、简单应用：
4、综合应用：
第七章numpy数值计算(6学时)［知识点］
(1)数组概述
(2)数组的基本数学计算
(3)数组的排序与统计函数
(4)矩阵的创立及运算［重 点］
(1)数组概述
(2)数组的基本数学计算［难 点］
(3)数组的排序与统计函数
(4)矩阵的创立及运算［基本要求］
1、识 记：数组的特点及属性
2、领 会：数组的基本数学运算
3、简单应用：
4、综合应用：
第八章pandas统计分析（6学时）［知识点］
（1） pandas数据结构
（2）查看DataFrame基本属性
（3）数据清洗与集成
（4）统计分析
（5）时间数据处理
（6）透视表与交叉表［重 点］
（1）数据清洗与集成
（2）统计分析［难 点］
（3）时间数据处理
（4）透视表与交叉表［基本要求］
1 识 记：pandas数据结构
2、领会：查看DataFrame基本属性
3、简单应用：数据清洗与集成
4、综合应用：
第九章Python的数据分析和可视化（4学时）［知识点］
（1）数据可视化概述
（2） Pyplot绘图区域
（3） Pyplot图表与图表风格控制［重 点］
（1） Numpy数组对象和基本操作
（2） Pandas的数据结构
（3） Pandas库的基本使用
［难 点］
（1） Pandas库的基本使用
［基本要求］
1、识 记：数据分析和数据可视化的概念。
2、领 会：Numpy对象、Pyplot图表与图表风格控制
3、简单应用：使用Numpy数组进行科学计算，使用Matplotlib绘制图表, 使用Pandas库处理数据。
4、综合应用：各学科成绩评估分析。
第十章电商网站商品数据分析（4学时）［知识点］
（1）背景及目标
（2）数据预处理
（3）数据分析初步
（4）聚类分析
（5）数据分析报告［重 点］
（1）数据预处理
（2）数据分析初步［难 点］
（1）聚类分析［基本要求］
1、识 记：电商评论数据情感分析的步骤与流程。
2、领 会：电商产品评论数据分析处理方法。
3、简单应用：获取网络数据的方法。
4、综合应用：
（2）实验学时局部［实验教学环节作用及目的］
本课程的实验目的是使学生在学习理论知识的基础上，通过对Python中的 基本语法、程序的流程控制、组合数据类型和函数的实践操作，掌握Python的 数据分析和可视化方法，使所学知识在理论教学的基础上有所提高，为经济管理 领域的大数据分析奠定基础，以适应社会的需求，为后期课程的学习打下基础。 ［实验教学环节培养学生能力标准］
掌握Python语言的编程思想；利用Python进行经济管理领域的大数据分析, 提高分析问题和解决问题的能力。
八、教学策略与方法建议
1、坚持理论联系实际的教学方法，将现实生活中热点的案例引入到课堂中， 让学生体会到数据科学与应用的重要性，提高学习兴趣。
2、坚持传统教学手段与现代教学手段相结合，充分利用多媒体技术，教学 内容安排要突出重点和难点，结合黑板板书讲解重点知识内容。
3、注重应用启发式教学、开展课堂讨论等教学方法，引导学生积极思考问 题、分析问题，拓展学生的思维。
4、注重课后练习及实验，大力培养学生动脑、动手、独立解决问题的能力。
九、教材与学习资源选用教材：
《数据科学理论、方法与python语言实践》，谢健民、黎海波主编，人民 邮电出版社，2022年 慕课资源：
中国大学niooc：数据科学与应用推荐参考书：
林子雨.大数据技术原理与应用（第2版），人民邮电出版社，2017年2月
［美］约翰•策勒（JohnZelle）著 王海鹏 译.《Pylhon程序设计（第3版）》中国工信出版集团人民邮电出版社.201801
卫斯理春（美）.《Python核心编程（第2版）》人民邮电出版社.2015年2月
黑马程序员.《Python程序设计现代方法》,人民邮电出版社，2018十、大纲说明
（1）本大纲参照“工程教育认证”的要求，由本课程组负责编写。
（2）授课过程中，要根据实时开展更新相关教学案例，对教材要有取舍，注意 实时性。
十一、审核意见