在线数据分析课程概览：Python与统计推断应用

资源摘要信息:"it125" 课程名称：数据分析导论 课程编号：it125 授课教师：Ava Meredith 学期：2021年4月5日至2021年6月18日 课程时间：每星期三下午5点至6:30举行虚拟会议 学分：5 课程特点：在线授课 课程内容概述： 本课程重点介绍数据分析的基本概念和技术，目的是培养学生在使用Python语言和数据分析库进行数据处理和统计推断方面的能力。学生将学习如何收集和组织数据、分析数据集，并能够有效地解释数据和传达数据见解。课程内容涵盖数据开发环境的使用、数据分析过程的掌握、数据的收集、评估、清理、整理和导入，以及对数据集执行的分析方法。 课程成果目标： 完成本课程后，学生应能够： 1. 掌握数据开发环境的使用，包括必要的软件和工具。 2. 理解并实践数据分析过程，包括数据生命周期的每个阶段。 3. 学习收集和评估数据的方法，以及如何清洗和整理数据。 4. 掌握对数据集进行分析的技术，包括如何处理和分析数据。 5. 运用统计方法从数据中得出有意义的见解。 6. 使用数据可视化工具（如条形图、字符图和散点图）来展示数据分析结果。 教学方法与资源： 本课程采取在线教学的方式，每周三下午举行虚拟会议，由Ava Meredith教授主持。学生需要在指定的虚拟办公室时间（星期二下午1点至3点）与教师进行互动，解决学习中遇到的问题。课程的学习材料为ZyBooks数字教科书，学生将通过这一平台获取所需的教材和资源。 课程项目： 学生需要建立一个档案袋项目，该项目将作为他们学习成果的展示，可能包括数据收集、分析和可视化等一系列活动。 知识点详细说明： 1. 数据开发环境：包括了解和配置用于数据分析的软件工具，如Python编程环境、Jupyter Notebook、Pandas库、NumPy库、Matplotlib库等。 2. 数据分析过程：学习数据预处理、数据探索、假设检验、统计模型构建和结果验证等步骤。 3. 数据收集：掌握从各种来源（如数据库、API、网页等）获取数据的技能。 4. 数据评估与清理：学习如何识别和处理数据中的异常值、缺失值、重复数据等问题。 5. 数据整理：了解数据类型转换、数据归一化、数据编码等技术。 6. 数据导入：学习如何将数据导入数据分析工具中，并进行初步处理。 7. 数据集分析：实践使用统计方法和机器学习算法对数据集进行分析。 8. 数据可视化：掌握创建和解读可视化图表的技能，提高数据表达的能力。 9. 统计推断：学习基本的统计概念，包括概率分布、估计、假设检验和置信区间等。 10. 项目管理：了解如何策划和执行一个数据分析项目，包括项目规划、时间管理、沟通和报告的撰写。 本课程将为学生在未来的数据分析工作或相关行业中奠定坚实的基础，并提高他们对数据科学的认识。通过实际的项目实践和案例分析，学生将能够将理论知识应用到实际问题解决中，为后续的职业发展提供有力支持。