python数据分析课程建设方案.docx
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1、Python蛔盼析课耨舫案一、本课程建设现状Python数据分析是计算机应用技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具,是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。通过一系列的Python语言数据分析训练项目,培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。本课程的先修课程为Python编程基础,Python数据分析知识为后续的大数据技术的学习及应用奠定基础。二、课程建设目标按照学校课程建设规划和专业建设方案,结合本课程建设基础,拟在2023年底,课程团队人数增至3人,团队成员结构更加
2、合理,团队成员教学与研究水平显著提升;课程资源更加丰富,具备微课、视频、动画等为主的动态资源;课程实实践教学条件不断优化;教学改革力度不断加大,所有教师均实施线上线下相结合的混合式教学并实现相应的课程建设目标。1 .学习PythOn基本编程语言知识,了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。2 .掌握Python机器学习基础库,具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。3 .掌握网络数据抓取技术,Python数据库应用开发,实现PythOn数据可视化操作,提高数据收集和数据分析能力。4 .掌握PythOn地理信息系统数据分析能力,具有应用Python解决地理信息问题能力。5 .
3、应用PythOn编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。三、课程建设内容(-)课程标准制定紧扣高职教育和高职大学生的特点,对接高职大学生就业岗位所需的人文素质,不断优化课程标准,使课程教学目标与本校各个专业人才培养目标紧密衔接。(二)教材与教学资源建设本课程教材为Python数据分析与实践。但为了让学生更好理解和掌握教学内容,推荐使用辅助教材为Python数据分析及Python数据分析全流程实操指南。为此,本课程教学团队将会对多种教材进行综合、提取、优化,以帮助师生透彻而深刻地理解本课程的重难点。同时,积极建设整理本课程的教学视频、PPT、教案、教学案例、试题等教学资源,优
4、化和丰富线上教学资源。(三)教学团队组建与培养团队建设坚持以学科为依托,学生为基础、以符合专业培养目标为主线的路线Q1、根据本学科的发展趋势积极开展相关课程建设,努力构建科学合理的科学体系,及时更新教学大纲。2、重视团队队伍建设,形成合理的队伍结构。3、加强教研活动,积极开展教学活动,通过教研活动让教学团队成员探讨教学方法、分析重难点、交流教学经验、组织业务学习。4、积极参与国家、省、市和校际之间的各级各类业务培训,参加各级各类的学术研讨,提高教师业务水平。5、积极参与各级各类教科研项目,通过教科研深化对教学内容的理解,探索有效的教学方法。(四)课程实训条件建设1、实训建设是教学评估的重点指标
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