Python数据分析基础与应用电子教案 模块1　认知数据分析与构建程序运行环境.docx

教学流程设计（理实一体化）

教师姓名

系部专业

授课对象

课程名称

Python数据分析基础与应用

授课时间

使用教材

Python数据分析基础与应用

计划学时

6学时

教学形式

及地点

教学目标

知识目标

能力（技能）目标

素质目标

了解数据分析的定义及作用，了解常用的数据分析方法和工具，掌握数据分析的编程环境配置操作

掌握Python的交互式编程环境和JupyterNotebook集成开发环境配置

培养学生对编程的兴趣，提升分析问题和解决问题的能力，培养学生编写规范、简洁代码的习惯。

教学内容

模块1认知数据分析与构建程序运行环境

1.1初识数据分析

1.2熟悉与准备数据分析的编程环境

重点难点及解决方法

重点难点：

Python的交互式编程环境和JupyterNotebook集成开发环境配置操作不同，同时也是后面学习的基础，需要熟练掌握

解决方法：

1.教师通过实例演示讲解配置注意事项。

2.学生结合实例练习配置环境并运行相应程序。

3.教师总结并引导学生讨论。

教学方法

案例法、任务驱动法

教学资源

演示案例、案例素材、机房资源

教

学

过

程

设

计

主要流程

时间

安排

1．知识点引入

教师引出何为数据分析，进而引出数据分析的重要性，介绍数据分析常用的工具。

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2．案例导入

教师演示数据分析的应用实例。

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3．案例分析

教师详细介绍数据分析可视化的环境依赖，进而演示相关编程环境配置的具体操作

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4．专题辅导

针对关键步骤的注意事项，引导学生自我分析和解决问题，解决学生在实施过程中出现的问题。对于一般问题，由学生探索、讨论，提出解决问题的方法，并演示解决问题的操作过程；对于难点问题，由教师引导、分析，演示关键的操作，解决环境配置失败的情况。

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教师活动

学生活动

分析讲解案例，应用知识点,培养学生的自我学习能力和创新革新能力；

选择要点，作好笔记；

听、思考，适时发问；

归纳、总结；

5．任务实施

教师活动

学生活动

时间

提出在JupyterNotebook开发环境配置要求。

巡视检查学生配置进展，并提供针对性指导。

学生根据任务要求开始配置环境，并检查配置结果。

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针对常见问题（如环境冲突错误），教师暂停操作，全班讲解并演示解决方案。

学生自我检查配置情况，根据教师演示解决问题，完成环境配置操作。

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提出第二个任务，要求学生打开并演示实现准备好的示例代码。

巡视检查学生展示情况进展，并提供针对性指导。

学生运行并观察示例代码能否正常展示。

分组讨论，互相检查代码结果，并提出改进建议。

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提供扩展任务，鼓励学生尝试修改示例代码，产生原本缺少的可视化图片。

巡回指导学生的扩展任务操作，并针对高级操作给予提示和帮助。

学生尝试实现扩展任务中的数据可视化操作，产生直方图等示例代码不存在的图片。

记录操作过程中的问题，并与同学讨论解决方法。

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总结任务实施过程中的常见问题，随机抽查部分学生的配置情况，进行点评并给出改进建议。

学生提交配置截图和修改后的示例代码，听取教师点评，总结本次任务中的收获和不足。

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6．总结点评

教师总结本次课程的重点内容，点评学生的练习情况，并给出改进建议。

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7．课后任务安排

布置打开示例代码并运行的练习，要求学生进行简单的代码修改，并提交运行结果以进行评估。

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教学后记（对课程设置、教学计划、教学大纲、教案、教材、教学方法的建议）

强化对环境配置的讲解，帮助学生理解系统环境配置的重要性。