《大數據分析技術應用》課程標準

第第頁六、課程教學實施（一）師資要求1.專任教師從事本課程教學的專任教師，需要具備相關專業(yè)知識背景，具備Python程序語言教學經驗，熟練掌握本課程的知識內容。教學過程理論聯系實際，通過數據分析的項目任務，訓練學生崗位技能和職業(yè)素養(yǎng)，充分調動學生積極性。能夠在教學工作中不斷學習更新知識結構，積極參加課程相關師資培訓，保證較高的教學質量。形成較穩(wěn)定的教學團隊支撐該課程的建設。2.兼職教師從事本課程教學的兼職教師，應為熟練掌握Python數據分析生態(tài)、大數據處理工具及主流數據分析建模方法，能結合行業(yè)案例開展實踐教學的工程技術人員。積極吸納具有企業(yè)大數據項目經驗的專業(yè)人員進行教學實踐工作，持有大數據分析師、數據工程師等相關職業(yè)資格證書或行業(yè)認證者優(yōu)先。（二）設備、設施、軟件要求名稱單位最低數量備注教師PC機臺1教師端學生PC機臺45學生端交換機臺3機柜放置JupterNotebook件46軟件環(huán)境（三）教材及參考資料1.教材信息序號名稱主編出版社1大數據分析處理郭永洪人民郵電出版社2.參考資料信息序號名稱主編出版社1Python數據分析與應用黃紅梅人民郵電出版社2數據分析技術：Python數據分析項目化教程薛國偉高等教育出版社3Python數據分析郭海礁北京理工大學出版社有限責任公司（四）教學方法主要教學內容教學方法描述Python編程環(huán)境與數據分析概述情境導入法：結合生活場景（如數據統(tǒng)計、簡單工具開發(fā)）創(chuàng)設問題情境，激發(fā)學生學習興趣，明確編程學習的實用價值。案例驅動法：以“HelloWorld”、數據計算、簡單邏輯判斷等基礎案例為載體，循序漸進講解語法規(guī)則，讓學生在實踐中理解知識。演示講授法：通過代碼分步演示、語法要點拆解，直觀呈現編程邏輯與操作流程，降低初學者理解難度，強化基礎認知。Python數值分析庫numpy任務驅動法：以矩陣運算、數據統(tǒng)計、數值計算等實際任務為導向，明確numpy工具的應用場景，激發(fā)學生探究動力。案例對比法：對比Python原生數據結構與numpy數組的運算效率，通過直觀數據差異，凸顯numpy在數值計算中的優(yōu)勢。演示實操結合法：分步演示numpy核心功能（數組創(chuàng)建、索引切片、廣播機制等），同步安排即時實操練習，強化知識吸收。Python數據分析庫pandas場景任務驅動法：以數據清洗、數據篩選、分組統(tǒng)計、多表合并等真實數據分析場景為任務，明確pandas工具的實用價值，激發(fā)學生學習動力。案例遞進教學法：從簡單數據讀取、基礎數據處理到復雜數據分析案例逐步遞進，拆解pandas核心函數（DataFrame/Series操作、缺失值處理等）的應用邏輯。對比歸納法：對比pandas與numpy數據處理特點，歸納不同場景下的工具選型邏輯，幫助學生構建系統(tǒng)的數據分析知識體系。Python數據準備與數據處理問題導向探究法：針對數據格式不統(tǒng)一、冗余數據處理、數據質量校驗等常見問題，組織小組研討，引導學生自主探索解決方案，強化責任意識。案例對比分析法：呈現規(guī)范處理與不規(guī)范處理的數據分析結果差異，直觀凸顯數據準備的嚴謹性對結論可靠性的影響，滲透大局觀素養(yǎng)。演示實操聯動法：教師分步演示數據處理關鍵步驟與代碼實現，學生同步實操練習，即時鞏固數據采集、格式轉換等核心技能，糾正操作偏差。Python數據分析方法項目任務驅動法：以市場調研、用戶行為分析、業(yè)務指標拆解等真實項目任務為導向，明確數據分析方法的應用場景與核心目標，激發(fā)學生探究熱情。案例對比辨析法：選取同一數據集適配不同分析方法的案例，對比分析結果差異，引導學生理解方法選型的核心邏輯，培養(yǎng)嚴謹的分析思維。問題導向研討法：針對樣本選擇偏差、數據關聯性誤判等常見問題，組織小組研討解決方案，提升學生問題排查與方法優(yōu)化能力。Python數據可視化案例分層演示法：從基礎圖表（折線圖、柱狀圖）到復雜可視化（熱力圖、交互式圖表）分層演示，拆解matplotlib、seaborn等工具的核心用法與參數邏輯，降低學習難度。場景需求驅動法：結合業(yè)務匯報、數據洞察呈現、復雜問題拆解等真實場景設計需求，明確可視化的溝通價值，激發(fā)學生主動探究的動力。問題導向探究法：針對圖表可讀性差、邏輯不清晰、重點不突出等問題，組織小組研討優(yōu)化方案，培養(yǎng)以溝通為核心的設計思維。Python數據文件操作場景任務驅動法：結合文本、CSV、Excel等常見數據文件的讀取/寫入真實場景（如數據導入分析、結果導出存檔）設計任務，明確文件操作的實用價值，激發(fā)學習動力。案例對比教學法：對比規(guī)范操作與不規(guī)范操作的結果差異（如數據丟失、格式錯亂），凸顯嚴謹操作的重要性，滲透包容處理不同格式數據的意識。問題導向探究法：針對文件路徑錯誤、編碼不匹配、格式兼容問題等常見痛點，組織小組研討解決方案，培養(yǎng)獨立解決實際問題的能力。Python數據分析案例項目式教學法：以完整行業(yè)案例（如電商用戶畫像、政務數據統(tǒng)計、金融風險分析）為載體，還原“需求拆解-數據處理-分析建模-結果呈現”全流程，強化系統(tǒng)解決問題的能力。小組協作探究法：將學生分組分配案例任務，明確分工（數據清洗、方法選型、可視化呈現等），在協作中培養(yǎng)溝通配合、責任分擔的職業(yè)素養(yǎng)，踐行團結合作作風。（五）合作企業(yè)序號企業(yè)名稱合作內容合作程度1廣東泰迪智能科技股份有限公司大數據技術教學管理平臺緊密2北京四合天地科技有限公司工業(yè)實時大數據分析實踐教學平臺緊密3江蘇一道云科技發(fā)展有限公司大數據云計算教學實訓平臺緊密4上海睿亞訓軟件技術服務有限公司計算機專業(yè)教學機房云桌面系統(tǒng)緊密（六）人工智能技術的應用（說明：此項專業(yè)人才培養(yǎng)方案中人工智能賦能的專業(yè)課程必須填寫，內容不可為空。非AI賦能課程如有人工智能技術的應用亦可填寫，如此項不填寫，請刪除此項標題，并更新序號。此段文字提交前須刪除。）1.核心分析方法的AI賦能，將傳統(tǒng)大數據分析與AI算法深度結合，作為課程核心內容的延伸與升級。2.數據處理環(huán)節(jié)的AI輔助，借助AI技術優(yōu)化大數據分析的前置數據處理流程，提升效率與質量。3.分析結果呈現的AI創(chuàng)新，結合AI技術提升數據可視化與結果解讀的智能化水平，強化分析價值傳遞。4.個性化學習路徑構建，利用AI技術實現“千人千面”的教學引導，適配不同學生的學習需求。七、課程考核方法與評價標準（一）考核方式本課程考核方式為：集中考試。（二）評價方式1.過程性評價課堂當堂作業(yè)：隨堂完成數據分析處理操作，按百分制給分。章節(jié)課后作業(yè)：每章課后習題作業(yè)，按規(guī)范性與結果準確性評分。線上階段測驗：學習通5次單元測試，取平均分。2.終結性評價集中現場考試3.增值評價數據分析方面的證書獲證加2分；參與與課程相關的校外競賽，每項加2分，最多2項。（三）分項比例過程性考核成績、終結性考核成績