Python大数据分析与挖掘课程教学大纲

"《Python大数据分析与挖掘案例实战》是一门针对信息与计算科学专业的专业方向选修课程，旨在培养学生的Python数据处理、分析、可视化和机器学习技能，并将其应用于金融、地理信息等多个领域。课程内容包括财务与交易数据的量化投资分析、众包任务定价优化方案等实际案例，强调业务理解和模型应用。" 该教学大纲详细阐述了课程的目标、内容和要求，旨在帮助学生在Python编程的基础上，进一步掌握大数据分析的关键技术和应用。课程分为两个主要章节： 第7章“基于财务与交易数据的量化投资分析”涵盖了股票市场的基本概念，如上市公司综合评价和量化投资策略。学生将学习如何运用主成分分析进行公司评价，利用技术指标进行股票分析，并通过逻辑回归模型构建量化投资策略。这一部分的重点在于理解业务数据，选择合适的指标，进行数据预处理和模型应用，难点则在于理解和应用这些概念到实际情境。 第8章“众包任务定价优化方案”则涉及地理位置数据的可视化和优化算法。课程内容包括经纬度坐标数据的处理，指标设计和计算，以及使用主成分分析、神经网络和支持向量机进行定价策略的制定。这一部分要求学生理解数据获取、指标计算的方法，并能应用多种模型解决实际问题。 这门课程的教学要求不仅仅是理论知识的掌握，更强调实践操作和问题解决能力。学生需要通过实验和实践学时来提升这些技能，以便在未来的工作中能够灵活运用Python进行大数据分析和挖掘。教材《Python大数据分析与挖掘实战》由黄恒秋主编，为学习提供了详细的参考资料。此外，课程还建议学生具备一定的数学、统计和Python编程基础，以便更好地理解和掌握课程内容。 《Python大数据分析与挖掘案例实战》是一门深入实践的课程，旨在通过具体的案例分析和实战项目，使学生具备在大数据领域应用Python进行数据分析和决策的能力。课程的设置反映了当前大数据时代的需求，为学生提供了适应行业发展所需的实用技能。