对外经贸大学信息学院Python基础课程概览：5次课覆盖从入门到数据分析

"1-5次-Python基础课程大纲详细解析" 该PPT课程旨在教授初学者Python编程语言的基础知识，适合对大数据专业有兴趣或需求的大专院校学生。课程分为15个部分，共计5次课，针对不同主题进行深入讲解。 1. **初识Python**：课程首先介绍Python语言的诞生背景，帮助学员了解其在信息技术领域的重要地位和应用范围。 2. **基本概念**：涵盖了Python语言的核心概念，如变量、注释、print函数、数据类型（如整型、浮点型、字符串等）以及算术运算符和类型转换，这些都是编程语言的基础。 3. **数据的容器**：介绍Python中常用的四种数据结构，包括列表、元组、字典和集合，它们在数据组织和处理中起着关键作用。 4. **控制结构与推导式**：学员将学习if-else语句、循环（for和while）、以及列表推导式等控制结构，理解程序逻辑的组织方式。 5. **数据的读写操作**：涵盖文件操作、输入输出以及数据的读取和保存方法。 6. **错误类型和异常捕获**：课程重视实践中的错误处理，讲解如何识别和处理常见的运行时错误和异常。 7. **字符编码问题**：解释字符编码规则，解决在处理文本数据时可能遇到的问题。 8. **编写函数处理数据**：提升编程效率，让学员学会封装常用功能，通过函数来复用代码。 9. **变量作用域**：介绍Python中变量的作用域规则，确保代码的清晰性和可维护性。 10. **Python模块**：讲解如何导入和使用内置模块，以及自定义模块的创建，扩展功能库的使用。 11. **Python类**：介绍面向对象编程的基本概念，包括类、对象和继承等，为高级编程打下基础。 12. **Numpy基础知识**：重点讲解科学计算库Numpy，它在大数据处理中的核心地位及其高效的数据结构和数学运算功能。 13. **Pandas数据分析**：介绍Pandas库，它是Python中最常用的数据分析工具，涵盖了数据清洗、转换、分组和统计等操作。 14. **正则表达式**：讲解用于处理文本模式匹配的正则表达式，提升数据处理能力。 15. **日期数据处理**：讲解日期和时间处理，这对于处理时间序列数据至关重要。 此外，课程还包含了上机考试、分析案例以及对Python在图像分类、自然语言处理、模式识别和认知计算等方面应用的讨论，使学员能够理论与实践相结合，提高实际问题解决能力。通过本课程的学习，学员将对Python语言有全面的理解，并为进一步研究大数据分析打下坚实基础。