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SPOC学校专有课程
PYTHON数据分析基础
第4次开课
开课时间: 2022年02月17日 ~ 2022年06月22日
学时安排: 2-2
当前开课已结束 已有 135 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
spContent=本课程是教育部-达内产学合作协同育人支持项目。以问题为导向,培养创新应用能力。运用机器学习方法解决各学科专业领域中的数据分析问题,挖掘数据中的知识。在数据就是资源,数据驱动社会发展的当下,请跟随我们,学习并掌握数据分析方法,和时代一起律动!
本课程是教育部-达内产学合作协同育人支持项目。以问题为导向,培养创新应用能力。运用机器学习方法解决各学科专业领域中的数据分析问题,挖掘数据中的知识。在数据就是资源,数据驱动社会发展的当下,请跟随我们,学习并掌握数据分析方法,和时代一起律动!
—— 课程团队
课程概述

本课程为大学计算机通识教育课程,主要讲解数据科学的基础理论、思维方式、分析方法。本课程学习内容覆盖数据分析基本步骤、数据组织形式、数据存储格式、数据清洗、转换与合并、可视化展示、数据汇总和统计方法、机器学习方法及在文本、图像、语音等人工智能前沿领域的应用。学习内容有6个部分:

1.掌握NumpyPandas常用数据分析库的使用;

2.学会利用Matplotlib进行数据可视化分析;

3.学会机器学习建模分析方法;

4.了解文本数据分析;

5.了解图像数据处理,学习用深度学习的方法进行图像识别;

6.完成一份数据分析报告。


授课目标

掌握数据分析的工作流程,学会用数据分析库实现数据预处理和建模分析,能够撰写数据分析报告。


成绩 要求

1)完成所有课程的学习;

2)完成课后作业;(20分)

3)完成单元测试;(20分)

4)完成课堂交流讨论5次及以上;(10分)

5)完成课程大作业,撰写数据分析报告;(50分)



课程大纲
数据科学基础
课时目标:数据科学是一门新兴科学,帮助我们理解数据,用数据进行创新。本章介绍数据科学的基本概念、数据科学的工作流程。
1.1 数据科学概述
1.2 Python数据分析工具和环境搭建
简明Python编程基础串讲
课时目标:工欲善其事必先利其器,掌握Python编程基础,是后续学习的技术准备。
2.1 Python语言基础:变量、表达式、运算符,基本输入输出函数
2.2 Python数据结构:字符串、列表、元组、字典、集合
2.3 Python基本编程:程序流程控制、函数、标准库的使用
2.4 Python常用第三方库:第三方库的安装和使用
多维数据结构与运算
课时目标:Numpy库是广泛使用的科学计算库,使用所提供的ndarray对象访问多维数据,实现矩阵运算。
3.1 用Numpy库创建多维数组对象
3.2 用Numpy库实现多维数组运算
3.3 案例:随机游走轨迹模拟
数据汇总与统计
课时目标:Pandas是数据分析的利器,利用Pandas完成数据预处理,并进行数据的初步探索。
4.1 统计学基本概念
4.2 pandas数据结构
4.3 数据文件的读写
4.4 数据清洗和规整化
4.5 统计分析
4.6 案例:调查反馈表分析
数据可视化
课时目标:数据可视化是数据探索阶段的重要方法,也是数据分析结果的有力展示手段。本章学习利用Matplotlit和Pandas库绘制各种图型。
5.1 Pandas绘图
5.2 Matplotlib绘图
5.3 数据可视化数据探索
机器学习建模分析
课时目标:利用数据模型进行数据分析和预测是数据分析的核心处理环节,本章学习使用机器学习算法库scikit-learn实现数据的建模和预测。
6.1 机器学习概述
6.2 回归分析
6.3 分类分析
6.4 聚类分析
6.5 神经网络和深度学习简介
文本数据处理
课时目标:文本是数据分析中的重要数据形式,从文本中发现知识,进而指导知识检索、舆情监控、用户偏好分析等。
7.1 文本处理概述
7.2 中文文本处理
7.3 案例:垃圾邮件识别
图像处理、时序处理、语音处理
课时目标:图像数据、时序数据、语音数据是数据分析领域的热门发展方向,本章的学习帮助我们了解最新技术和应用。
8.1 图像数据处理和简单应用
8.2 时序数据处理和简单应用
8.3 语音数据处理和简单应用
数据分析报告撰写及课程总结
课时目标:回顾全学期课程内容,明确数据分析的流程,树立数据化思维,学习数据分析报告的撰写。
9.1 数据分析报告的撰写要点
9.2数据分析报告汇报
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预备知识

先修:大学计算机应用基础;任何一门程序设计语言。

参考资料

[1]宋晖,刘晓强.数据科学技术与应用[M].电子工业出版社,北京:2018.

[2]余本国.基于Python的大数据基础及实战[M].中国水利水电出版社,北京:2018.

      [3] WesMcKinney.利用Python进行数据分析[M].机械工业出版社,北京:2014.


常见问题

Q :  我是非计算机专业的大一学生,能学这门课吗?

A :  这是一门通识教育课程,欢迎不同专业背景、不同年级的同学选学。跨专业融合,解决各专业领域的数据分析问题正是我们的课程目标。

Q :  这个课程讲很多理论和算法吗?

A :  本课程不讲深奥的理论,也不讲算法分析,课程致力于解决实际问题和专业领域的应用。

Q :  我没有学过Python能选修这门课吗?

A :  没有关系,只要有任何一门程序设计语言基础就可。当然,学过Python会有更多先发优势。

Q :  这门课对电脑及开发环境的要求怎样?

A :  普通配置的笔记本电脑、安装Anaconda(Python3.6)就可以。


 



浙大城市学院
2 位授课老师
谢红霞

谢红霞

副教授

胡毓宁

胡毓宁

实验师

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