数据分析与可视化-教学进度表.docx

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1、202X202X学年第X学期教学进度表XXXXXXXX专业XXXXX年级XXXXXXX班课程名称数据分析与可视化总课时到本学期安排课时数以（其中讲课课时，课堂练习、实验K课时）课程代码XXXXXX课程序号XXXXX讲课教师XXXXXXXX周次月/日月/日讲课课堂练习、讨论及课外作业时数内容时数内容1-2（共计4课时）I第一章介绍数据、信息、知识之间的差异，如何收集、处理和组织数据，数据可视化的简单发展史，以及如何通过对数据的可视化展示来帮助决策1第二章介绍如何生动地对数据进行可视化展示，介绍一些最佳的可视化实践和基本的统计学术语、PythorI中的可视化工具，以及交互式可视化的理念等2实验13

2、-4（共计4课时）2第三章介绍Python常见IDE工具，如何利用Anaconda进行可视化展示，以及常见的交互式可视化的程序包，如Bokeh.VisPy2实验25-6（共计4课时）2第四章介绍常见的基于Python的数值计算和交互式绘图的程序包，如NUmPy、SCiPy等；介绍如何定义标量和切片检索，常见的数据结构，如堆栈、元组、队列等，以及InatP1Ot1ib可视化程序包等内容2实验3周次月/日月/日讲课课堂练习、讨论及课外作业时数内容时数内容7-9（共计5课时）3第五章常见的机器学习方法和预测模型，如回归方法、KNN算法、逻辑回归、支持向量机、主成分分析等，并针对这些常见的机器学习方法

3、进行可视化展示和分析，使得这些常见的机器学习方法可以更加生动地进行展示等。2实验49-11（共计5课时）3第六章常见的金融数据结构及其对应的统计模型，针对这些常见的模型，进行可视化的展示，并对统计学方法进行介绍。2实验512-14（共计5课时）3第七章生物网络数据的可视化，包括对带有图结构的数据进行统计建模以及可视化展示，并针对该类数据的检验给出生动的可视化解释等。2实验614-17（共计7课时）4第八章如何实现统计模拟、其他基于Python的常用的统计学函数、信号处理等内容，并对比其他平台的可视化工具。3实验7指定教材和教学参考书指定教材：数据分析与可视化，冯兴东、刘鑫，人民邮电出版社。注：本表一式四份，一份送教研室，一份送讲课班级，一份送教务处，一份讲课教师自留。教研室主任