《Python数据分析与数据挖掘》是大数据管理与应用等专业的一门必修课程，也是计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业的选修课程。本课程的先修课为《计算机导论》、《数据结构》、《面向对象程序设计》等，后续课程为《大数据可视化》、《深度学习》等。
本课程以学生掌握数据分析与挖掘的相关概念和理论为知识培养目标，以学生熟练使用Python开展数据分析与挖掘的实践应用为能力培养目标，以学生初步形成“数据思维”为素质培养目标。
课程按照Python基础知识、数据分析相关包、数据挖掘理论与算法的应用、综合案例的学习路径，全面系统的介绍了运用Python进行数据分析与数据挖掘的基本概念与方法。课程第一部分主要讲解Python基础语法知识，包括Python数据结构、函数和面向对象等知识，为学习者掌握后续内容打下良好的编程基础；第二部分主要讲解Python中数据分析相关包，包括使用NumPy和Pandas进行数据的统计分析、分组与聚合、交叉分析，以及使用Matplotlib进行数据可视化等；第三部分讲解数据挖掘的理论与算法应用，包括数据挖掘的相关概念、常用算法原理和实践应用；第四部分为综合案例，通过精选案例详细介绍了数据分析与挖掘的步骤和方法，进一步提高学生的综合实践能力。
本课程采用理论与实践应用相结合的教学方式，循序渐进的培养学生数据分析、数据可视化、数据挖掘的能力，每个知识点均设计了典型性的综合案例，引导学生在掌握理论知识的基础上快速开展编程实践，为将来从事数据科学相关领域的工作打下坚实的基础。
1. 建议采用线上线下混合式教学。可基于学习通等平台，完善教学大纲、教学课件、教学难点的讲解视频、教学案例、实践练习、算法原理视频、习题、习题解答等课程资源，打造数字资源丰富的课程学习平台。
2. 采用理论结合实践的教学方式。理论教学以教师课堂讲授为主，可结合程序演示、课堂练习、提问、案例讨论等多种形式，加强互动，促进学生对知识点的理解。实验教学采用教师布置实验任务，学生自主上机练习，教师现场指导并答疑的形式，提高学生的实践应用能力。实验教学中，教师还可启发学生自己思考并设计实验内容，以培养学生自主学习和解决问题的能力。
3. 案例式教学。每个重要知识点以及每章小结前，均设计了丰富的典型性案例，课程基础知识的教学完成后，还有多个基于较复杂数据的综合案例。通过案例式教学，可实现知识的综合运用，帮助学生更好理解理论知识并跟随操作，快速开展编程实践。
本书采用理论知识与全过程案例解析相结合的方式，深入浅出地介绍运用Python进行数据分析与挖掘的基本概念与方法。全书共13章，分为四部分： Python基础知识、数据分析相关库、数据挖掘理论与算法应用、综合案例。全书本着循序渐进、理论联系实际的原则，每个知识点及每章均选择了接近实际应用并具有典型性的丰富案例，引导读者更好地理解数据分析与挖掘的知识，并能快速开展编程实践，是一本实践性极强、深浅适度、重在应用、着重实战能力培养的教材。 本书可作为高等学校大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的教材，也可作为数据分析与挖掘相关从业人员的参考书。
（1）体系完整，结构合理。本书按照“Python基础知识—数据分析相关库—数据挖掘理论与算法应用—综合案例”的学习主线，循序渐进地介绍数据分析与挖掘从理论到实践的全过程。
（2）案例主导，实践性强。本书为每个知识点设计了丰富的典型性案例，并用3个综合案例帮助读者加深对全书知识的理解。通过理论知识与编程实践的充分结合，有效引导读者更好地理解和掌握数据分析与挖掘的知识，并快速开展编程实践。
（3）内容丰富，注重应用。各章除了章节要点、主体知识点阐述和实战案例模块外，还设置了小结和习题等模块，帮助读者进一步掌握和巩固重点和难点知识，提高应用能力。
（4）为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码和习题答案。
平台声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。阅读 ()
