·     我为什么要学习这门课？

随着网络技术的飞速发展，网络的应用已经渗透到社会生活的方方面面，每天在网络上都会产生大量的数据，我们正在创造着大数据时代。

但数据不等同于信息，我们只有学会了使用数据分析工具，才能从杂乱无章的数据中得到有价值的信息，形成有效结论，提高工作效率。

·     这门课的主题是关于什么？

大数据的出现，彻底改变了数据分析技术，传统的数据处理工具（类似于关系数据库管理系统），已经无法处理以容量大（Volume）、多样性（Variety）、价值高（Value）、速度快（Velocity）为主要特征的大数据。

本课程以python编程语言作为数据分析工具，通过Python第三方库的应用，结合真实案例，完整地讲解了数据表示、清洗、统计、分析、可视化等数据处理周期的主要技术内容，培养数据思维、计算思维及采用程序设计方法解决实际问题的技术能力。

·     学习这门课可以获得什么？

大家从这门课中可以学到以下内容：

1．Python第三方库NumPy，科学计算基础包，通过案例讲解N维数据的表达及科学计算的基本概念，以及基本的统计分析方法；

2．Python第三方库Pandas，数据分析和处理的核心库，通过案例介绍并讲解Series和DataFrame数据类型的表示、以及数据处理和分析的主要方法；

3．Python第三方库Matplotlib，2D数据图表的绘制库，通过案例讲解绘制柱形图、饼状图、散点图等直观展示数据趋势和特点的方法。

·     这门课有什么特色和亮点？

1．课程侧重于方法的应用和问题的解决，不过度强调通过复杂编程逻辑解决问题，避免纠缠于Python程序的细节；

2．案例丰富，课程教学结合具体的案例讲数据分析的实用操作，不做单纯的语法讲解和理论说明；

3．采用文学编程方式，在JupyterNotebook中进行交互式教学与实践，按照学习者的思维逻辑而不是计算机的逻辑顺序来编写代码；

4．便于开展移动学习和碎片化学习，满足个性化学习要求。

1．知识目标

了解数据分析的相关概念和一般流程，以及使用Python语言进行数据分析的优势；

掌握NumPy库、Pandas库、Matplotlib库的使用，学会利用这些库进行数据的存储、处理、分析及展示的技术。

2．能力目标

培养学生数据抽取、处理、分析、应用的能力，以及使用Python语言解决实际问题的能力；

积累数据分析与处理的经验，提高知识的综合应用能力。

3．素质目标

通过编程培养学生认真负责的学习态度和严谨细致的学习习惯；

通过数据分析价值的体现，培养学生的自主学习意识和创新意识。

4．思政目标

在国家实施大数据战略的背景下，激发学生的专业认同感及责任担当的使命感；

在数据采集、处理的过程中，培养学生的法制意识和规范意识；

在数据分析的过程中正确了解数据价值，不断提升数字素养。

成绩分为3个档次：小于60分为不合格，60分及以上、但小于85分为良好，大于等于85分为优秀。

课程考核重点关注学习过程，最终成绩评定包括三个方面：视频学习完成度（占比60%）、课堂讨论（占比20%）和单元测试（占比20%），具体标准可参看评分方式。

因为慕课平台现已经停止证书发放，本课程无证书。

本课程需要学生对数组、矩阵、数据库相关知识有一定的了解，具备Python语言编程的基本知识和初步技能。

1．教材

《Python数据分析与应用》，北京邮电大学出版社，李国辉主编，2018年11月出版

2．参考资料

《Python程序设计教程》，清华大学出版社，杨年华、柳青、郑戟明主编，2017年10月出版

《Python学习从入门到实践》，清华大学出版社，王学颖、刘立群、刘冰主编，2017年12月出版