数据科学与大数据技术Python编程教学大纲-薛志文

"该文档是吕梁学院数据科学与大数据技术专业的Python语言程序设计课程教学大纲，由薛志文负责。课程编码110842102，为必修的专业基础课，共48学时，3学分，于第四学期开设，采用考试考核。先修课程包括《程序设计基础》和《面向对象程序设计》。推荐教材为嵩天等人的《Python语言程序设计基础（第2版）》，并列出了多个参考书目。课程目标包括掌握Python基础语法、使用编程工具、应用软件工程思想解决问题以及培养抽象计算问题的能力。" 在《Python语言程序设计》这门课程中，学生将深入学习Python的基本概念和语法，这包括但不限于变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串和列表等）、流程控制语句（如条件语句、循环语句）、函数的定义与调用、文件操作以及数据的格式化。课程还将涉及Python的标准库和扩展库的使用，这是处理大数据问题的关键，因为Python拥有丰富的库支持，如NumPy用于数值计算，Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。 课程目标强调了以下几个方面： 1. **编程基础与实践**：学生需熟练掌握Python的基础语法，能用Python解决实际问题，并形成良好的编程习惯，编写出整洁、高效的代码，为处理大数据问题打下坚实基础。 2. **开发环境与工具**：课程不仅教授Python语言，还指导学生如何使用Python IDLE、PyCharm Community Edition等集成开发环境进行程序的编辑、运行和调试，这些技能对于实际项目开发至关重要。 3. **软件工程思维**：课程将融入软件工程的思想，教导学生如何分析问题，运用程序设计理论与方法来编写符合编码规范的代码，以实现模块化编程，提升问题解决能力。 4. **计算问题抽象与解决**：培养学生抽象复杂问题的能力，通过Python来解决计算问题，同时了解业界解决这类问题的常用方法和最佳实践。 通过这门课程的学习，学生将能够运用Python有效地处理和分析大数据，为未来在数据科学与大数据技术领域的深入研究和实践做好准备。同时，课程还旨在提高学生的计算思维，增强他们对专业领域发展的热情和信心，为我国信息产业的发展贡献自己的专业技能。