《Python数据分析》课程标准
学分：4
参考学时：64
一、课程概述
1．课程性质
《Python数据分析》是信息管理专业大数据方向的专业核心课程之一，位于职业能力形成阶段，主要讲解大数据分析基础理论、分析工具、分析方法等，学生能够熟练运用Python工具来解决实际问题，同时使得学生掌握在不同领域使用Python扩展模块解决大数据处理问题，要求学生通过课堂教学和实验训练后，具有初步处理数据、独立分析数据的能力。
通过专业课程建设的研讨，本课程和《Python编程基础》、《数据挖掘》、《数据采集》有着紧密的关系。本课程为后续课程《生产性实训》以及《顶岗实习》等实训环节的知识积累和应用打下基础。
2．设计思路
（1）本课程设置的依据
《Python数据分析》是“大数据技术与应用专业”支撑课程之一。课程设计符合本专业顶层设计的目标要求与本专业定位，突出了数据处理与大数据技术应用和本课程的特点。本大纲主要在目标层次、知识与能力覆盖面、深浅度、基本内容与拓展内容等方面进行课程内容的规划。
（2）课程内容确定的依据
python大数据就业前景
课程的核心是培养学生初步处理数据、独立分析数据的能力。课程内容从基础入手，再进行深入研究，同时结合实际的应用案例进行由点到面、由浅入深的，讲解大数据分析基础理论、分析工具、分析方法等，学生能够熟练运用Python工具来解决实际问题，同时使得学生掌握在不同领域使用Python扩展模块解决大数据处理问题。
（3）学习模块的基本架构及活动设计的基本思路
本课程分为9个模块：
模块1：数据分析概述；
模块2：科学计算库NumPy；
模块3：数据分析工具Pandas；
模块4：数据预处理；
模块5：数据聚合与分组运算；
模块6：数据可视化；
模块7：时间序列数据分析；
模块8：文本数据分析；
模块9：实战_北京租房数据统计分析
强调以工作过程为学生的主要学习手段，融教、学、做为一体，让学生“在学中作，在作中学”，本课程的实践性非常强，它要求学生在理解和掌握理论知识基础上，利用实际操作，在计算机上动手完成程序的编写和调试。
（4）教学方法
本课程采用项目教学法。在“学、做一体化”教学中，在教师或企业技术人员指导下，学生以“团队合作”方式，以规范的企业工作流程进行初步数据处理、数据分析，学习模块完全按企业工作流程与工作
内容进行，使学生掌握实际工作方法，提高初步数据处理、数据分析的技能，同时可以培养沟通、表达和自我管理的能力，提高职业素养。
二、课程目标（职业能力目标）
1、了解数据分析的概念
2、掌握NumPy的功能及其用法
3、掌握Pandas的功能及其用法
4、掌握数据预处理的函数与方法
5、掌握数据分组与聚合操作的一系列方法
6、掌握一些数据可视化的工具
7、能够完成基本时间序列数据分析
8、掌握文本数据分析工具的使用
三、能力解析表

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