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Python

数据分析与应用》教学大?/p>

 

课程名称?/p>

Python

数据分析与应?/p>

 

课程类别?/p>

必修

 

适用专业?/p>

大数据技术类相关专业

 

总学时:

64

学时(其中理?/p>

36

学时,实?/p>

28

学时?/p>

 

总学分:

4.0

学分

 

一?/p>

 

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程的性质

 

大数据时代已经到来,

在商业?/p>

经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科

学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理?/p>

处理

以及整理海量数据?/p>

为企业经营决策提供积极的帮助?/p>

数据分析作为一门前沿技术,

广泛?/p>

用于物联网?/p>

云计算?/p>

移动互联网等战略新兴产业?/p>

有实践经验的数据分析人才已经成为?/p>

各企业争夺的热门?/p>

为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业的发展,

满足日益增长?/p>

数据分析人才需求,特开?/p>

Python

数据分析与应用课程?/p>

 

二?/p>

 

?/p>

程的任务

 

通过本课程的学习,使学生学会使用

Python

进行科学计算、可视化绘图、数据处理,

分析与建模,并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例,将理论与实践相结合,为将

来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础?/p>

 

三?/p>

 

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程学时分?/p>

 

序号

 

教学内容

 

理论学时

 

实验学时

 

其它

 

1 

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Python

数据分析概述

 

2

 

1

 

 

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NumPy

数值计算基础

 

2

 

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Matplotlib

数据可视化基础

 

2

 

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Python

数据分析与应用》教学大?/p>

 

课程名称?/p>

Python

数据分析与应?/p>

 

课程类别?/p>

必修

 

适用专业?/p>

大数据技术类相关专业

 

总学时:

64

学时(其中理?/p>

36

学时,实?/p>

28

学时?/p>

 

总学分:

4.0

学分

 

一?/p>

 

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程的性质

 

大数据时代已经到来,

在商业?/p>

经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科

学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理?/p>

处理

以及整理海量数据?/p>

为企业经营决策提供积极的帮助?/p>

数据分析作为一门前沿技术,

广泛?/p>

用于物联网?/p>

云计算?/p>

移动互联网等战略新兴产业?/p>

有实践经验的数据分析人才已经成为?/p>

各企业争夺的热门?/p>

为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业的发展,

满足日益增长?/p>

数据分析人才需求,特开?/p>

Python

数据分析与应用课程?/p>

 

二?/p>

 

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程的任务

 

通过本课程的学习,使学生学会使用

Python

进行科学计算、可视化绘图、数据处理,

分析与建模,并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例,将理论与实践相结合,为将

来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础?/p>

 

三?/p>

 

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程学时分?/p>

 

序号

 

教学内容

 

理论学时

 

实验学时

 

其它

 

1 

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Python

数据分析概述

 

2

 

1

 

 

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NumPy

数值计算基础

 

2

 

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Matplotlib

数据可视化基础

 

2

 

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Python

数据分析与应用》教学大?/p>

 

课程名称?/p>

Python

数据分析与应?/p>

 

课程类别?/p>

必修

 

适用专业?/p>

大数据技术类相关专业

 

总学时:

64

学时(其中理?/p>

36

学时,实?/p>

28

学时?/p>

 

总学分:

4.0

学分

 

一?/p>

 

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程的性质

 

大数据时代已经到来,

在商业?/p>

经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科

学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理?/p>

处理

以及整理海量数据?/p>

为企业经营决策提供积极的帮助?/p>

数据分析作为一门前沿技术,

广泛?/p>

用于物联网?/p>

云计算?/p>

移动互联网等战略新兴产业?/p>

有实践经验的数据分析人才已经成为?/p>

各企业争夺的热门?/p>

为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业的发展,

满足日益增长?/p>

数据分析人才需求,特开?/p>

Python

数据分析与应用课程?/p>

 

二?/p>

 

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程的任务

 

通过本课程的学习,使学生学会使用

Python

进行科学计算、可视化绘图、数据处理,

分析与建模,并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例,将理论与实践相结合,为将

来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础?/p>

 

三?/p>

 

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程学时分?/p>

 

序号

 

教学内容

 

理论学时

 

实验学时

 

其它

 

1 

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Python

数据分析概述

 

2

 

1

 

 

2 

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2

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NumPy

数值计算基础

 

2

 

2

 

 

3 

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Matplotlib

数据可视化基础

 

2

 

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Python数据分析与应?教学大纲 - 百度文库
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Python

数据分析与应用》教学大?/p>

 

课程名称?/p>

Python

数据分析与应?/p>

 

课程类别?/p>

必修

 

适用专业?/p>

大数据技术类相关专业

 

总学时:

64

学时(其中理?/p>

36

学时,实?/p>

28

学时?/p>

 

总学分:

4.0

学分

 

一?/p>

 

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程的性质

 

大数据时代已经到来,

在商业?/p>

经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科

学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理?/p>

处理

以及整理海量数据?/p>

为企业经营决策提供积极的帮助?/p>

数据分析作为一门前沿技术,

广泛?/p>

用于物联网?/p>

云计算?/p>

移动互联网等战略新兴产业?/p>

有实践经验的数据分析人才已经成为?/p>

各企业争夺的热门?/p>

为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业的发展,

满足日益增长?/p>

数据分析人才需求,特开?/p>

Python

数据分析与应用课程?/p>

 

二?/p>

 

?/p>

程的任务

 

通过本课程的学习,使学生学会使用

Python

进行科学计算、可视化绘图、数据处理,

分析与建模,并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例,将理论与实践相结合,为将

来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础?/p>

 

三?/p>

 

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程学时分?/p>

 

序号

 

教学内容

 

理论学时

 

实验学时

 

其它

 

1 

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Python

数据分析概述

 

2

 

1

 

 

2 

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NumPy

数值计算基础

 

2

 

2

 

 

3 

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Matplotlib

数据可视化基础

 

2

 

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