Python数据可视化实战-教学进度表.pdf

学 院 课程教学进度计划表 （20 ～20 学年第二学期） 课 程 名 称 Python 数据可视化实 授 课 学 时 64 主讲 （责任）教师 参 和 教 学 教 师 授课班级/ 人数 专业 （教研室 ） 填 表 时 间 专业 （教研室）主任 教务处编印 年 月 第 一 页 共 三 页 一、课程教学目地 通过本课程地学习,学生可以学会使用它 Python 可视化库：Matplotlib,seaborn,pyecharts 数 据可视化地主要方法。并在广播电视大数据可视化项目实 ,新零售智能销售数据可视化实 地基础上详细拆解学习 TipDM 数据挖掘平台建模平台实现广播电视大数据可视化项目等三个 企业案例,将理论和实践相结合,为今后地数据可视化分析,研究与工作奠定基础。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论和实践相结合地教学方法。在理论上,通过任务引入概念,原理与方法。 在实践上,充分地利用现有地硬件资源,发挥学生主观能动性,指导学生使用 pandas 进行统计分 析与数据预处理,使用Matplotlib,seaborn,pyecharts 进行图形绘制,根据可视化结果撰写分析报告。 同时结合三个综合案例,引导学生将所学知识和企业需求相结合,将知识活学活用。 要求学生自己动手分析实例,学习基本理论与方法,结合已有地知识,适当组织一些讨论,充 分调动学生地主观能动性, 以达到本课程地教学目地。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题地能力,加强过程性考核。课程考核地成绩构成 = 平时作业 （10%）+ 课堂参和（20% ）+ 期末考核（70% ）,期末考试建议采用开卷形式,试题应包括基 本概念,数据读取,分组聚合,数据合并,数据清洗,数据可视化,撰写项目分析报告等部分,题型可 采用判断题,选择,简答,应用题等方式。 第 二 页 共 三 页 《Python 数据可视化实战》教学日历 周次 学时 授课内容 作业要求 备注 1 4 第 1 章 Python 数据可视化概述 2 4 第 2 章 数据地读取和处理 （1） 第 2 章 实训 1 3 4 第 2 章 数据地读取和处理 （2 ） 第 2 章 实训 2 4 4 第 3 章 Matplotlib 数据可视化基础 （1） 5 4 第 3 章 Matplotlib 数据可视化基础 （2 ） 第 3 章 实训 1 第 3 章 Matplotlib 数据可视化基础 （3 ） 6 4 第 3 章 实训 2 第 4 章 searborn 绘制进阶图形 （1） 7 4 第 4 章 searborn 绘制进阶图形 （2 ） 第 4 章 实训 1 第 4 章 searborn 绘制进阶图形 （3 ） 8 4 第 4 章 实训 2 第 5 章 pyecharts 交互式绘图 （1） 8 4 第 5 章 pyecharts 交互式绘图 （2 ） 第 5 章 实训