Python数据分析与应用：课程进度与考核详解

"37304-Python数据分析与应用-教学进度表"是一份详细的教学计划文档，针对20～20学年的第二学期，主要聚焦于Python在数据分析领域的应用。课程名为"Python数据分析与应用"，共计64个授课学时，由主讲教师和参与教学的教师共同授课，面向某个特定专业或教研室的学生。 课程目标明确，旨在通过Python技能的学习，让学生掌握科学计算、数据处理、可视化和建模的基本原理和实践操作。教学内容包括Python基础知识（如第1章的Python数据分析概述）、NumPy科学计算、Matplotlib数据可视化、pandas数据统计分析和预处理，以及sklearn中的模型构建。课程设计强调理论与实践的结合，通过实际案例研究，如聚类、回归和分类，帮助学生将所学知识应用于实际场景，为未来从事数据分析和挖掘打下坚实基础。 教学方法注重实践，利用现有硬件资源，鼓励学生主动探索和动手操作，例如通过完成NumPy的实训任务、绘制基础图形、进行数据清洗和模型构建。课堂参与度也受到重视，通过课堂讨论和作业评估来检验学生对理论的理解和应用能力。 考核方式以过程性和实际解决问题能力为导向，课程成绩由平时作业、课堂参与度和期末考核组成，其中期末考核占70%，涵盖了基本概念、绘图、数据分析等多个方面，题型多样，包括判断题、选择题、简答题和应用题，以开放性考试形式进行。 教材推荐使用黄红梅和张良均编著的《Python数据分析与应用》，为学生提供系统的学习资源。整个教学日程安排了明确的周次、学时、授课内容、作业要求和备注，确保教学活动有条不紊地进行。 这份教学进度表为学生提供了清晰的学习路径和目标，有助于他们高效掌握Python数据分析的关键技能，并将其转化为实际的工作能力。