python数据科学教学大纲教案.doc

课程名称: Python数据科学 英文名称：Python Data Sience 学时学分: 57课时，3学分 适用专业: 数据科学相关专业 课程简介: Python编程语言本身简洁，优美,跨平台，功能超级强大，是人工智能时代最流行的编程 语言，也是美国主流大学最受欢迎入门编程语言。美计算机科学系Top10中有8家Top39中 24家，在编程入门课程中教授Python。三家最大的 MOOC网络课程服务商edX、Coursera和Udacity也全都提供了Python入门编程语言。 《Python数据科学》课程以实践应用任务为导向，全面实践数据分析、数据挖掘与文本挖 掘的流程与python数据分析库、数据挖掘库、文本挖掘功能的应用。内容涵盖python编 程基础、python数据科学生态系统的numpy数值计算、pandas数据预处理与数据分析、m atplotlib数据可视化、使用scikit- learn构建基本数据挖掘模型、python中文文本处理（分词、词频统计、词云）、文本情 感分析、主题模型等。有条件的单位，可以介绍深度学习的入门知识，并基于pytorch进 行实践。 教学 **Python数据科学教学大纲** **课程基本信息** - **课程名称:** Python数据科学 - **英文名称:** Python Data Science - **学时学分:** 57课时，3学分 - **适用专业:** 数据科学相关专业 **课程背景与重要性** Python编程语言因其简洁的语法、跨平台特性和强大的功能，成为了AI时代首选的编程语言之一。在美国顶级大学的计算机科学课程中，Python广泛被用作入门语言。三大在线教育平台edX、Coursera和Udacity均提供Python教学资源。 **课程内容** 《Python数据科学》课程旨在通过实践任务驱动，让学生掌握数据分析、数据挖掘和文本挖掘的核心技能。课程内容包括： 1. Python编程基础：针对无基础的学生进行基础教学，对于有一定基础的学生，可直接进入高级话题。 2. Python生态系统：利用numpy进行数值计算，使用pandas进行数据预处理和分析，通过matplotlib实现数据可视化。 3. 数据挖掘：运用scikit-learn构建基础模型，如决策树、K近邻、贝叶斯、神经网络和集成学习模型。 4. 中文文本处理：包括分词、词频统计、词云生成，以及文本情感分析和主题模型。 5. 深度学习（有条件的情况下）：介绍基本概念、原理和PyTorch实践。 **教学目标** - 掌握Python编程基础和生态系统包的应用。 - 能够使用Python进行数据采集、处理和分析。 - 实现基本的数据挖掘任务，如决策树、K近邻等。 - 熟练进行中文文本挖掘任务，如分类、聚类、情感分析等。 - 理解并应用深度学习的基本概念和模型（如条件允许）。 **教学方式** 建议采用“讲授+实践”的模式，结合教师讲解、案例分析、小组讨论和上机实验。 **考核方式** 课程成绩由平时成绩（课堂参与、作业完成情况，占比50%）和期末成绩（知识测试、案例分析、实践项目，占比50%）组成。 **教材及参考文献** 1. 《Python数据科学基础与实践》，王仁武，人民邮电出版社，2021年11月。 2. 《Python数据挖掘：概念、方法与实践》，梅甘·斯夸尔，机械工业出版社，2017年5月。 **课程结构** 1. 数据科学概览：数据科学概念、学习路径、数据科学家角色及能力，Python在数据科学中的应用。 2. Python基础知识：包括常量、变量、字符串、数据结构、编程语法、函数、模块、异常处理、文件操作和Python编程风格。 3. Python数据处理库：numpy的数值计算，pandas的数据预处理和分析，matplotlib的数据可视化。 4. 数据获取：数据类型、网络爬虫、请求库、正则表达式等。 5. 数据分析：描述性统计、主成分分析、回归分析等。 6. 数据挖掘：算法评估、Scikit-learn、决策树、贝叶斯分类器、神经网络。 7. 文本挖掘：分词、词云、词向量、文本分类与情感分析、主题模型。 8. 综合应用与案例分析：小组项目展示和讨论。 **大纲撰写人:** (未提供) 这个课程设计充分考虑了理论与实践的结合，旨在培养学生的编程技能、数据分析能力以及在实际问题中应用数据科学的方法。通过这个课程，学生将能够熟练使用Python进行数据科学工作，为未来在数据科学领域发展奠定坚实的基础。