《Python语言与实训》课程教学大纲

《Python语言与实训》教学大纲一、课程基本信息课程名称Python语言与实训PythonLanguageAndTraining课程编码SCC320111030开课院部理学院课程团队数据科学团队学分3.0课内学时3周讲授0实验0上机0实践3周课外学时0适用专业数据科学与大数据技术授课语言中文先修课程程序设计（C）、程序设计课程设计课程简介（必修）Python语言具有简洁性、易读性以及可扩展性等优点，因此越来越多的人选择它来进行科学计算、处理实验数据、制作图表、大数据分分析等工作。目前，Python更是从事数据科学与大数据技术专业的科研和技术人员必须掌握一门工具。《Python基础实训》是数据科学与大数据技术专业的一门专业必修课。通过前期课程的学习，该专业学生掌握了程序设计、微积分、矩阵论等方面的基础理论，具备了相应的专业技能。设置本次实训，目的是培养学生应用Python语言编程处理数据、科学运算、解决问题的能力。本次实训内容主要涉及Python程序设计的基础知识、Python数据处理、Python科学计算、Python数据可视化、PythonGUI编程及Python网络数据爬取等，通过本次实训，学生应具备良好的Python编程基础及基本的数据处理、科学计算及数据可视化等能力。Pythonhastheadvantagesofsimplicity,readability,andscalability.Therefore,moreandmorepeoplechooseitforscientificcomputing,processingexperimentaldata,makingcharts,andanalyzingbigdata.Atpresent,Pythonisatoolthatmustbemasteredbyscientificresearchandtechnicalpersonnelengagedindatascienceandbigdatatechnology.Pythonbasictrainingisarequiredcoursefordatascienceandbigdatatechnologymajors.Throughthestudyofthepreviouscourses,thestudentsofthismajorhavemasteredthebasictheoriesofprogramming,calculus,matrixtheoryandotheraspects,andhaveacquiredcorrespondingprofessionalskills.Thepurposeofsettingupthistrainingistocultivatestudents'abilitytousePythonlanguageprogrammingtoprocessdata,scientificoperationsandsolveproblems.ThistrainingmainlyinvolvesthebasicknowledgeofPythonprogramming,Pythondataprocessing,PythonScientificComputing,Pythondatavisualization,PythonGUIprogrammingandPythonnetworkdatacrawling.Throughthistraining,studentsshouldhaveagoodPythonProgrammingFoundationandbasicdataprocessing,scientificcomputinganddatavisualizationcapabilities.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：掌握Python语言的基础知识是5.12M2目标2：通过Python实训，培育认识和发现问题的能力，培育团队协作解决数据处理、科学计算问题的能力是3.23M3目标3：具有运用Python语言解决实际问题的能力是6.1,7.1,7.26.1,7.1,7.24M4目标4：能保障课程正常秩序（政治层面、课堂保障层面，非学生能力层面）否三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节11Python程序设计基本知识Python语言的发展简史及语言的特点；Python环境构建；集成开发环境（PyCharm、IPythonNotebook）；编写简单的Python程序；Python数据类型；运算符；基本输入输出；控制结构；异常处理。M10.5天讲授/上机//22Python内置对象常用内置对象的使用方法，包括数字、字符串、列表、元组、字典、集合等。M10.5天讲授/上机//33Python函数、类、模块和包内置函数和自定义函数；面向对象程序设计；模块和包。M10.5天讲授/上机//44Python文件读写文本文件读写；Excel文件读写；SQLite数据库访问；MySQL数据库访问。M10.5天讲授/上机//55使用NumPy进行快速数据处理NumPy介绍；ndarray对象；ufunc函数；多维数组的存取；numpy矩阵运算；numpy线性代数M21天讲授/上机//66使用SciPy进行数值计算SciPy库介绍；数值积分-integrate；拟合与优化-optimize；插值-interpolate；线性代数-linalg；统计-stats；图像处理-ndimage。M21天讲授/上机//77使用Matplotlib绘图Matplotlib库介绍；使用pylab模块绘图；使用pyplot模块绘图；Artist对象；坐标变换和注释；块、路径和集合；常用绘图函数；三维绘图；绘图技巧。M21天讲授/上机//88大作业1综合使用Numpy、Scipy、Matplotlib等库完成某个科学计算问题，并适当的可视化原始数据即计算结果。学生2-3人一组合作完成。M22天辅导//99使用Pandas进行数据分析Pandas库介绍；Pandas中的数据对象；数据存取；数值运算函数；字符串处理；时间序列；分组运算；数据处理和可视化实例。M21.5天讲授/上机//1010使用SymPy进行符号运算SymPy库介绍；符号及符号表达式；符号运算（解方程、求导、积分、解微分方程）；输出符号表达式。M21.5天讲授/上机//1111PythonGUI编程PythonGUI编程概述；Traits类型入门；Traits类型；TraitsUI入门；用Handler控制界面和模型；属性编辑器；GUI编程实例。M21.5天讲授/上机//1212Python网络数据爬取正则表达式；Python网络数据爬取的常用模块；正则表达式抓取网络数据的常见方法；个人博客爬取实例。M21.5天讲授/上机//1313大作业2针对某一问题，利用Python进行数据采集、处理、计算、分析、可视化等处理。学生2-3人一组合作完成。M1,M2,M32天辅导//四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1.每天布置1次小作业，共11次。2.成绩采用百分制，根据实验完成情况评分。3.考核学生对Python语言基础知识的掌握与应用能力。40%2实践报告1.针对某一问题，利用Python进行数据采集、处理、计算、分析、可视化等处理。2.根据数据模型建立合理性、Python处理的正确性、完整性、报告的规范性等指标评分。50%3考勤随机点名、刷卡点名等5%4课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况5%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1平时作业40%A-按时提交作业，Python基本语法、常用内置对象、函数、模块、包、文件读写、数据库访问等基本知识点的理解与应用无误。B-对上述知识点的理解与应用存在少量错误。C-对上述知识点的理解与应用存在一定量错误。D-或对上述知识点的理解与应用存在大量错误。2M1实践报告60%（见实践报告评分标准）3M2平时作业40%A-按时提交作业，Numpy库、Scipy库、Matplotlib库、Pandas库等常用库的应用编程正确无误。B-上述应用编程存在少量错误。C-上述应用编程存在一定量错误。D-或上述应用编程存在大量错误。4M2实践报告60%（见实践报告评分标准）5M3实践报告100%（见实践报告评分标准）6M4考勤100%M-缺勤2次以内。N-缺勤3次及以上且很少参加课堂讨论。评分等级说明：[A,B,C,D]=[90-100,75-89,60-74,0-59];[M,N]=[80-100,0-79]六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书|Python大学实用教程,齐伟,电子工业出版社,2019.03,ISBN:978712135542