《大数据分析技术应用》课程标准

第第页六、课程教学实施（一）师资要求1.专任教师从事本课程教学的专任教师，需要具备相关专业知识背景，具备Python程序语言教学经验，熟练掌握本课程的知识内容。教学过程理论联系实际，通过数据分析的项目任务，训练学生岗位技能和职业素养，充分调动学生积极性。能够在教学工作中不断学习更新知识结构，积极参加课程相关师资培训，保证较高的教学质量。形成较稳定的教学团队支撑该课程的建设。2.兼职教师从事本课程教学的兼职教师，应为熟练掌握Python数据分析生态、大数据处理工具及主流数据分析建模方法，能结合行业案例开展实践教学的工程技术人员。积极吸纳具有企业大数据项目经验的专业人员进行教学实践工作，持有大数据分析师、数据工程师等相关职业资格证书或行业认证者优先。（二）设备、设施、软件要求名称单位最低数量备注教师PC机台1教师端学生PC机台45学生端交换机台3机柜放置JupterNotebook件46软件环境（三）教材及参考资料1.教材信息序号名称主编出版社1大数据分析处理郭永洪人民邮电出版社2.参考资料信息序号名称主编出版社1Python数据分析与应用黄红梅人民邮电出版社2数据分析技术：Python数据分析项目化教程薛国伟高等教育出版社3Python数据分析郭海礁北京理工大学出版社有限责任公司（四）教学方法主要教学内容教学方法描述Python编程环境与数据分析概述情境导入法：结合生活场景（如数据统计、简单工具开发）创设问题情境，激发学生学习兴趣，明确编程学习的实用价值。案例驱动法：以“HelloWorld”、数据计算、简单逻辑判断等基础案例为载体，循序渐进讲解语法规则，让学生在实践中理解知识。演示讲授法：通过代码分步演示、语法要点拆解，直观呈现编程逻辑与操作流程，降低初学者理解难度，强化基础认知。Python数值分析库numpy任务驱动法：以矩阵运算、数据统计、数值计算等实际任务为导向，明确numpy工具的应用场景，激发学生探究动力。案例对比法：对比Python原生数据结构与numpy数组的运算效率，通过直观数据差异，凸显numpy在数值计算中的优势。演示实操结合法：分步演示numpy核心功能（数组创建、索引切片、广播机制等），同步安排即时实操练习，强化知识吸收。Python数据分析库pandas场景任务驱动法：以数据清洗、数据筛选、分组统计、多表合并等真实数据分析场景为任务，明确pandas工具的实用价值，激发学生学习动力。案例递进教学法：从简单数据读取、基础数据处理到复杂数据分析案例逐步递进，拆解pandas核心函数（DataFrame/Series操作、缺失值处理等）的应用逻辑。对比归纳法：对比pandas与numpy数据处理特点，归纳不同场景下的工具选型逻辑，帮助学生构建系统的数据分析知识体系。Python数据准备与数据处理问题导向探究法：针对数据格式不统一、冗余数据处理、数据质量校验等常见问题，组织小组研讨，引导学生自主探索解决方案，强化责任意识。案例对比分析法：呈现规范处理与不规范处理的数据分析结果差异，直观凸显数据准备的严谨性对结论可靠性的影响，渗透大局观素养。演示实操联动法：教师分步演示数据处理关键步骤与代码实现，学生同步实操练习，即时巩固数据采集、格式转换等核心技能，纠正操作偏差。Python数据分析方法项目任务驱动法：以市场调研、用户行为分析、业务指标拆解等真实项目任务为导向，明确数据分析方法的应用场景与核心目标，激发学生探究热情。案例对比辨析法：选取同一数据集适配不同分析方法的案例，对比分析结果差异，引导学生理解方法选型的核心逻辑，培养严谨的分析思维。问题导向研讨法：针对样本选择偏差、数据关联性误判等常见问题，组织小组研讨解决方案，提升学生问题排查与方法优化能力。Python数据可视化案例分层演示法：从基础图表（折线图、柱状图）到复杂可视化（热力图、交互式图表）分层演示，拆解matplotlib、seaborn等工具的核心用法与参数逻辑，降低学习难度。场景需求驱动法：结合业务汇报、数据洞察呈现、复杂问题拆解等真实场景设计需求，明确可视化的沟通价值，激发学生主动探究的动力。问题导向探究法：针对图表可读性差、逻辑不清晰、重点不突出等问题，组织小组研讨优化方案，培养以沟通为核心的设计思维。Python数据文件操作场景任务驱动法：结合文本、CSV、Excel等常见数据文件的读取/写入真实场景（如数据导入分析、结果导出存档）设计任务，明确文件操作的实用价值，激发学习动力。案例对比教学法：对比规范操作与不规范操作的结果差异（如数据丢失、格式错乱），凸显严谨操作的重要性，渗透包容处理不同格式数据的意识。问题导向探究法：针对文件路径错误、编码不匹配、格式兼容问题等常见痛点，组织小组研讨解决方案，培养独立解决实际问题的能力。Python数据分析案例项目式教学法：以完整行业案例（如电商用户画像、政务数据统计、金融风险分析）为载体，还原“需求拆解-数据处理-分析建模-结果呈现”全流程，强化系统解决问题的能力。小组协作探究法：将学生分组分配案例任务，明确分工（数据清洗、方法选型、可视化呈现等），在协作中培养沟通配合、责任分担的职业素养，践行团结合作作风。（五）合作企业序号企业名称合作内容合作程度1广东泰迪智能科技股份有限公司大数据技术教学管理平台紧密2北京四合天地科技有限公司工业实时大数据分析实践教学平台紧密3江苏一道云科技发展有限公司大数据云计算教学实训平台紧密4上海睿亚训软件技术服务有限公司计算机专业教学机房云桌面系统紧密（六）人工智能技术的应用（说明：此项专业人才培养方案中人工智能赋能的专业课程必须填写，内容不可为空。非AI赋能课程如有人工智能技术的应用亦可填写，如此项不填写，请删除此项标题，并更新序号。此段文字提交前须删除。）1.核心分析方法的AI赋能，将传统大数据分析与AI算法深度结合，作为课程核心内容的延伸与升级。2.数据处理环节的AI辅助，借助AI技术优化大数据分析的前置数据处理流程，提升效率与质量。3.分析结果呈现的AI创新，结合AI技术提升数据可视化与结果解读的智能化水平，强化分析价值传递。4.个性化学习路径构建，利用AI技术实现“千人千面”的教学引导，适配不同学生的学习需求。七、课程考核方法与评价标准（一）考核方式本课程考核方式为：集中考试。（二）评价方式1.过程性评价课堂当堂作业：随堂完成数据分析处理操作，按百分制给分。章节课后作业：每章课后习题作业，按规范性与结果准确性评分。线上阶段测验：学习通5次单元测试，取平均分。2.终结性评价集中现场考试3.增值评价数据分析方面的证书获证加2分；参与与课程相关的校外竞赛，每项加2分，最多2项。（三）分项比例过程性考核成绩、终结性考核成绩