米乐m6数学资源数学课程资源的分类Python与数据分析（教学大纲）

　　Python基础部分，注重梳理基础知识及知识之间的关系，强调基础概念教学，并将大量烦琐的知识点通过分类、关系图表形式呈现给学生，使之迅速把握Python基础知识点；

　　数据分析部分，注重实践与实用原则，将教学内容集中在文本数据分析、数字数据分析、Pandas数据分析三部分，使学生能迅速掌握几类数据的基本分析方法；

　　数据可视化部分，注重数据可视化分析与快捷绘图，以讲授Seaborn数据可视化为主，使学生能快捷地掌握数据可视化分析方法与技巧。

　　初学Python可先关注问题或算法的实现，米乐官方网站然后再从软件工程和Python语言特色方面来提高代码的质量。Python语言有许多其他语言没有的语法和函数，许多读者按照其编程语言（如Java、C++）的惯性思维来学习Python语言，往往不利于掌握纯正的Python语言。

　　关注数据分析和行业动态Python语言仅是基础，如果将来要从事相关应用开发，必须结合岗位的需求拓展其他知识。如将来若转向Python Web系统开发，还必须学习Django、Flask、Tornado等；如果想从事人工智能和机器学习行业，还必须学习TensorFlow、PyTorch等框架。

　　◎学生学习任务：掌握Python 安装，pip工具管理模块，帮助文件的使用。重点掌握pip工具的使用。

　　◎讲授内容：Python源程序的组成、注释、关键词、标识符、内置的常量、函数、模块与名字空间、包。重点掌握模块、名字空间、包的概念。

　　◎讲授内容：数字、序列、集合、映射数据类型及运算符以及常用的模块。重点掌握序列、集合、映射数据类型的使用。

　　◎讲授内容：函数的定义、docsString、参数传递、可变参数、变量作用域、lambda函数、 装饰器米乐m6、闭包、米乐官方网站迭代器、生成器、eval 、exec函数。重点与难点lambda函数、装饰器、闭包、迭代器、生成器。

　　◎讲授内容：文件的打开与关闭、异常捕获与处理、shelve、pickle、JSON对象数据的存取。重点掌握文件与特定文件格式的读写。

　　◎讲授内容：Requests-html简介、网页的获取、网页的解析与元素查找、网页爬虫案例。重点掌握requests-html爬虫设计。

　　◎讲授内容：正则表达式简介、Python正则表达式、re模块、文本数据处理、中文文本分词、词云wordCloud、中文情感分析snownlp。重点掌握re模块使用。

　　◎讲授内容：Numpy的数据类型、数组的创建、切片和索引、遍历、数组的操作、运算、输入输出。重点掌握Numpy数组处理与运算。

　　◎讲授内容：数据可视化的目的、Seaborn简介、一维数据的分布可视化、二维数据的分布可视化、数据关系可视化、分类对比数据可视化、回归模型可视化、热力图等。

　　本书主要介绍Python语言基础、数据分析和数据可视化等内容。全书共12章，分别为绪论、Python开发环境与工具、Python的基本概念、基本数据类型与运算符、程序流控制与异常处理、函数及其高级应用、文件与输入输出米乐m6、网站数据的获取、文本数据的处理、NumPy与数算、Pandas数据分析和数据可视化。本书注重介绍核心概念与应用，相关内容通过图表形式呈现给读者，并配有多个示例，便于读者学习与总结。本书可以作为高校相关课程的教材或Python程序开发学习者的自学参考书，也非常适合作为机器学习实践的先导课程的参考书。