根据提供的教学大纲，我们可以将《Python大数据分析与挖掘基础》这门课程的关键知识点总结如下：
### 一、课程概述
**课程性质与任务**
- **性质**：这是一门面向信息与计算科学专业的专业方向选修课程。
- **任务**：使学生能够掌握使用Python进行大数据分析与挖掘的基础技能，包括科学计算、数据处理、数据可视化和挖掘建模等。学生应能熟练使用Python中的Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等第三方库，并初步了解深度学习框架TensorFlow2.0的使用。
### 二、课程内容及要求
#### 第一章 Python基础
- **教学内容**：
- Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用、Python新库的安装方法。
- Python基本语法和数据结构。
- **重点难点**：
- 重点在于理解和掌握Python基本语法和数据结构的灵活运用。
- 难点在于Python数据结构的灵活运用。
- **教学要求**：
- 学生需要了解Python的安装及界面基本使用技能。
- 理解Python基本数据结构及方法的使用。
- 掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。
#### 第二章 科学计算包Numpy
- **教学内容**：
- 导入并使用Numpy创建数组。
- 数组的运算、切片、连接及存取、排序与搜索；数组相关属性与方法。
- 矩阵及线性代数运算。
- **重点难点**：
- 重点在于掌握数组的切片、连接、改变形态等操作。
- 难点在于数组的切片及改变形态、线性代数运算。
- **教学要求**：
- 了解Numpy及导入使用。
- 理解数组的创建、切片、连接、存取、排序及搜索相关技能。
- 掌握数组灵活切片的方法及数组连接、排序、搜索相关知识。
#### 第三章 数据处理包Pandas
- **教学内容**：
- 导入并使用Pandas创建数据框和序列。
- 数据框和序列相关属性、方法的介绍及使用。
- 数据框和序列的访问、切片及运算。
- 外部数据文件的读取及滚动计算函数的使用。
- **重点难点**：
- 重点在于掌握数据框、序列相关属性、方法的应用，以及数据框和序列数据的访问、切片及相互之间的转换。
- 难点在于数据框、序列的访问及切片，以及不同数据结构之间的相互转换。
- **教学要求**：
- 了解Pandas导入及创建数据框和序列。
- 理解数据框和序列的访问、切片及方法。
- 掌握数据框和序列相关方法的灵活应用，以及数据框、序列、数组、列表之间的相关转换及运用。
#### 第四章 数据可视化包Matplotlib
- **教学内容**：
- 导入并使用Matplotlib中的pyplot模块进行简单绘图。
- Matplotlib中的pyplot模块绘图基本流程及原理。
- 利用Matplotlib中的pyplot模块绘制常见的图形，如散点图、线性图、柱状图、直方图、饼图、箱线图和子图。
- **重点难点**：
- 重点在于掌握使用Matplotlib中的pyplot模块绘制各种常见图表的方法，以及中文字符的显示、横轴字符刻度和子图的布局排列。
- 难点在于理解Matplotlib绘图的基本流程及原理。
- **教学要求**：
- 了解Matplotlib中的pyplot模块导入及简单使用方法。
- 理解利用Matplotlib中的pyplot模块绘图的基本流程及原理。
- 掌握利用Matplotlib中的pyplot模块绘制各种常见图表的方法，以及中文字符的显示、横轴字符刻度和子图的布局排列。
#### 第五章 机器学习与实现
- **教学内容**：
- 导入Scikit-learn包及相关模块。
- 缺失值填充、数据规范化或标准化、主成分分析降维及综合评价、线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K-均值聚类、关联规则等相关模型、算法与原理。
- 利用Scikit-learn包相关模块完成案例教学。
- **重点难点**：
- 重点在于掌握各种机器学习算法的原理及应用，特别是Scikit-learn包中相关模块的使用。
- 难点在于深入理解每种算法的工作机制，并能够将其应用于实际问题中。
- **教学要求**：
- 了解Scikit-learn包及相关模块的导入和使用方法。
- 理解各种机器学习算法的原理。
- 掌握利用Scikit-learn包相关模块进行机器学习算法的实际应用。
以上是《Python大数据分析与挖掘基础》课程的主要知识点总结，这些知识点覆盖了Python编程的基础到高级应用，旨在培养学生在大数据分析领域的全面能力。
