Py数据基础及实战7

打造基于产教融合的就业育人综合服务平台打造基于产教融合的就业育人综合服务平台第2章Python数据挖掘编程基础教案课程名称：Python数据分析与挖掘实战课程类别：必修（专业核心课）适用专业：数据科学与大数据技术、人工智能、计算机科学与技术、统计学、信息管理与信息系统等相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分本章学时：7学时（理论3学时，实验4学时）材料清单《Python数据分析与挖掘实战（第2版）（微课版）》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标本章主要讲解Python数据挖掘编程基础知识，涵盖Python基本命令、判断与循环、自定义函数与函数式编程、库的导入与安装方法，以及Python数据挖掘建模常用库（NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn等）的功能与特点。同时介绍主流深度学习框架（TensorFlow、Keras、PyTorch、PaddlePaddle、Caffe）的概况，使学生能够掌握Python数据挖掘编程的基础技能，为后续章节的数据处理与建模奠定基础。基本要求掌握Python基本命令的使用方法。掌握Python判断与循环语句的语法与应用。掌握Python自定义函数与lambda函数的定义与调用方法。掌握Python库的导入与第三方库安装的方法。了解Python数据挖掘建模常用库的功能与使用场景。了解主流深度学习框架的特点与适用领域。问题引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题、理解并掌握知识、发展各种能力和提高思想觉悟。Python中有哪些内置的数据结构？它们之间有什么区别？Python的for循环和while循环分别适用于什么场景？Python中列表和元组的主要区别是什么？如何在Python中导入和安装第三方库？Python数据挖掘建模常用的第三方库有哪些？探究性问题探究性问题需教师在深入钻研教材的基础上精心设计，从重点、难点问题切入进行插入式提问，或对引导性提问中尚未涉及但重要的内容加以设问。map、reduce、filter等函数式编程方法与传统的for循环相比，在效率和代码可读性方面有哪些优势与局限？NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn等常用库在数据挖掘流程中各自承担什么角色？如何协同工作？TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架的设计理念有何不同？如何根据实际需求选择合适的框架？拓展性问题拓展性问题需教师深刻理解教材意义、掌握学生学习动态后，根据不同学习层次提出切实可行的、关乎实际应用的操作问题，亦可提供拓展资料供学生研习探讨。在实际数据挖掘项目中，除了本章介绍的库之外，还可以使用哪些Python库辅助数据分析与可视化？请调研一个你感兴趣的数据挖掘竞赛或开源项目，分析其中使用了哪些Python库和技术栈。深度学习框架的快速发展对数据挖掘领域产生了哪些影响？未来的发展趋势是什么？主要知识点、重点与难点主要知识点Python基本命令与数据结构的使用方法。Python判断与循环的使用方法。Python函数与函数式编程的使用方法。Python库的导入与第三方库安装的方法。Python数据挖掘建模常用库的基本功能。主流深度学习框架的特点与适用场景。重点Python基本命令与数据结构的使用方法。Python函数与函数式编程的使用方法。Python数据挖掘建模常用库的基本功能。难点Python函数与函数式编程的使用方法。Python数据挖掘建模常用库的基本功能。主流深度学习框架的特点与适用场景。教学过程设计理论教学过程Python使用入门。Python数据挖掘建模的常用库。深度学习框架。实验教学过程Python基本命令、判断与循环语句的综合应用。自定义函数与lambda函数的定义、调用及类型转换的综合应用。教材与参考资料教材翟世臣，张良均．Python数据分析与挖掘实战（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2026．参