Python数据分析入门：实战与技能培养

《Python数据分析与挖掘基础》是一门专业方向选修课，面向信息与计算科学专业的学生，旨在帮助他们适应大数据时代的需求，掌握Python在数据处理、分析和挖掘中的关键技能。该课程共分为4个学分，总学时64小时，其中理论授课42小时，实践或实验环节占22小时。先修课程包括数学分析、高等代数、概率统计以及Python程序设计基础。 课程内容分为两大部分：理论讲解和实践操作。理论部分包括： 1. Python基础： - 学生需掌握Python的安装与启动，如使用Anaconda发行版和Spyder开发工具，并学会安装新的Python库。 - 课程的核心是Python的基本语法和数据结构，重点在于灵活运用这些基础知识，难点则是对数据结构的灵活运用。 - 教学要求学生理解Python的基本操作，如数据结构和控制流语句，并能熟练应用。 2. 科学计算包Numpy： - 学习如何导入并使用Numpy创建数组，进行基本运算、数组操作、排序和搜索，以及矩阵和线性代数计算。 - 重点在于理解数组的切片、连接、变换等操作，以及线性代数应用，难点在于灵活运用这些高级技巧。 3. 数据处理包Pandas： - 学习如何导入和使用Pandas进行数据清洗、预处理、数据操作和数据分析，包括数据导入、处理、分组、合并等。 - 需要掌握Pandas的核心功能，如DataFrame对象的操作，以及数据筛选、排序和聚合的方法。 实践环节则让学生通过实际项目操作，应用所学知识解决数据挖掘问题，比如利用Numpy、Pandas和Scikit-learn等库进行数据处理和模型构建，同时涉及关联规则算法的实践。课程使用的教材推荐黄恒秋主编的《Python金融数据分析与挖掘实战》，这将为学生提供实际案例和深入理解。 此外，课程的目的是为学生后续的专业课程和实际工作提供坚实的数据分析基础，帮助他们在大数据时代更好地应对挑战。通过这门课程的学习，学生不仅能够提升编程技能，还能提升数据分析思维和解决问题的能力。