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SPOC学校专有课程
数据科学与应用
第2次开课
开课时间: 2022年09月06日 ~ 2023年01月15日
学时安排: 3-5小时每周
当前开课已结束 已有 12 人参加
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—— 课程团队
课程概述

  本门课程共包括数据科学概述、大数据关键技术分析、Python基础、函数和模块、文件读取、数据采集、 数据处理:NumPy、数据处理:Pandas统计分析、数据可视化与利用等九部分内容。最后一章利用一个实际的项目,为同学们展示数据分析的整个流程。通过学习本课程,目的是使学生能够掌握数据科学的基本概念、基本理论,并在此基础上掌握Python数据分析工具以及在管理实践中的应用。

成绩 要求

1.完成课程中所有内容的学习

2.完成课程单元测试(40分)

3.完成课堂交流讨论3次及以上(10分)

4.参加课程结束后的考试(50分)


课程大纲

第一章 数字科学概述

1.1数据

1.2数据科学的发展历程

1.3数据科学带来的改变和思考

第二章大数据关键技术分析

2.1数据预处理

2.2数据分析

2.3数据挖掘

第三章Python基础

3.1 Python简介

3.2 基本数据类型

3.3 运算符与表达式

3.4 选择结构

3.5 循环结构

第四章 函数、模块与组合数据类型 

4.1 函数和递归函数

4.2 变量作用域

4.3 列表和元组

4.4 字典和集合

4.5 字符串

第五章 文件操作

5.1知识点1-文件操作

第六章数据采集

6.1 HTTP基本原理

6.2网页基础知识

6.3  SCRAPY爬虫1

第七章 numpy数值计算

7.1 Numpy概述

7.2 ndarray数组的创建及形状操作

7.3 ndarray数据的获取及运算        

7.4 本章小结

第八章 数据处理:pandas统计分析

8.1 pandas的数据类型   

8.2 DataFrame的基本操作 

8.3 读写外部数据及数据预处理  

第九章数字科学概述

9.1 绘制基本的图形  

9.2统计图形的绘制      

第十章 电商网站

10.1电商网站目标分析及数据预处理

10.2电商网站统计分析

10.3商品聚类分析


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参考资料

数据科学:理论、方法与Python语言实践

作者:谢健民 黎海波出版社:人民邮电出版社出版时间:2022年04月 

ISBN:9787115585950

西南科技大学
1 位授课老师
谢健民

谢健民

谢建民

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