Python数据可视化实战教学大纲详解

Python数据可视化实战教学大纲 本课程大纲旨在帮助学生掌握Python数据可视化的主要方法，并通过实践项目实战、理论教学相结合，奠定数据可视化分析研究和工作基础。 一、课程的性质 随着大数据产业的蓬勃发展，商务数据的规模也在飞速扩大。数据可视化是数据描述的图形表示，旨在帮助企业用户一目了然地掌握数据中的复杂信息，为企业经营决策提供积极的帮助。金融、零售、医疗、互联网、交通物流、制造等行业领域对数据可视化的岗位需求巨大，有实践经验的数据可视化人才更是各企业争夺的热门。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python可视化库：Matplotlib、seaborn、pyecharts进行数据可视化的主要方法。并详细拆解学习广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数据可视化实战、基于TipDM数据挖掘平台建模平台实现广电大数据可视化项目等三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据可视化分析研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配 课程学时分配如下： * 第1章Python数据可视化概述：理论学时2小时，实验学时2小时 * 第2章数据的读取与处理：理论学时4小时，实验学时4小时 * 第3章Matplotlib数据可视化基础：理论学时3小时，实验学时4小时 * 第4章searborn绘制进阶图形：理论学时4小时，实验学时4小时 * 第5章pyecharts交互式绘图：理论学时2小时，实验学时4小时 * 第6章广电大数据可视化项目实战：理论学时6小时，实验学时4小时 * 第7章新零售智能销售数据可视化实战：理论学时4小时，实验学时4小时 * 第8章基于TipDM大数据挖掘平台实战：理论学时6小时，实验学时4小时 四、教学内容及学时安排 教学内容及学时安排如下： * 第1章掌握数据和数据可视化的概念：理论学时1小时 * 第2章掌握数据可视化的流程：理论学时1小时 * 第3章了解项目分析报告：理论学时1小时 * 第4章掌握常用的数据可视化图形：理论学时1小时 * 第5章了解Python与其它可视化工作的优势：理论学时1小时 * 第6章了解Python可视化的常用类库：理论学时1小时 * 第7章熟悉Python集成开发工具的Jupyter：理论学时1小时 * 第8章在Windows操作系统上安装Anaconda：理论学时1小时 * 第9章掌握JupyterNotebook的基础功能：理论学时1小时 * 第10章掌握JupyterNotebook的高级功能：理论学时1小时 本课程大纲旨在帮助学生掌握Python数据可视化的主要方法，并通过实践项目实战、理论教学相结合，奠定数据可视化分析研究和工作基础。