新冠疫情数据采集及可视化课程设计

以下是一个新冠疫情数据采集及可视化课程设计的大纲：

一、课程简介
1.1 课程目标与意义
1.2 课程内容及安排
1.3 课程要求及评估方式

二、数据采集
2.1 数据源介绍
2.2 Python数据抓取技术
2.3 数据清洗与整理

三、数据可视化
3.1 可视化工具介绍
3.2 Matplotlib可视化库
3.3 Seaborn可视化库
3.4 Plotly可视化库
3.5 数据地图可视化

四、数据分析
4.1 数据分析基础
4.2 数据挖掘与机器学习
4.3 可视化结果分析

五、实践项目
5.1 项目介绍及选题
5.2 数据采集及清洗
5.3 数据可视化及分析
5.4 结果展示及反思

六、总结与展望
6.1 课程总结
6.2 学习心得分享
6.3 新冠疫情数据分析应用展望

七、参考资料
7.1 书籍及文献
7.2 在线教程及资源
7.3 相关工具及软件

在课程设计中，需要注重理论与实践相结合，强化学生的实际操作能力，注重实际应用和案例分析。同时，还需要提供相应的教学资源和支持，例如数据集、代码示例、实验环境等。最后，还需要根据学生的实际情况和需求进行个性化教学和指导，帮助学生更好地掌握相关知识和技能。