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文本内容:
《数据可视化技术》课程教学大纲
一、课程基本信息课程代码课程名称数据可视化技术英文名称DataVisualizationTechnology课程类别专业课学时48学分3适用对象:针对大数据管理、计算机科学与技术等专业本科生考核方式考查先修课程数据结构、程序设计二课程简介数据可视化技术课程课程代码是专业必修课,该门课程综合了多学科的知识内容,具有很强的交叉学科与高技术特性数据可视化是实现数据价值的重要工具,数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等,让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课程,是大数据项目处理流程中最后的一个环节通过该课程学习,从一些基础的可视化方法开始,逐渐延伸到可视化技术,其目标是培养学生掌握数据可视化的技术,能够独立完成数据可视化处理工作ThecourseofdatavisualizationtechnologyCodeisarequiredprofessionalcourse.Thiscourseintegratestheknowledgecontentofmulti-disciplinaryandhasstronginterdisciplinaryandhigh-techcharacteristics.Datavisualizationisanimportanttooltorealizethevalueofdata.Datavisualizationcantransformabstractdigitalaccumulationintographicsdatabasetablesetc.sothatordinarypeoplecanquicklyunderstandthecurrentsituationorfuturetrendrepresentedbytheanalyzeddata.Thiscourseisacoreprofessionalcoursethatcloselycombinestheoryandpracticeandisthelastimportantstageinthemassivedataprojectprocessingprocess.Thiscoursestartswithsomebasicdataanalysismethodsandgraduallyextendstothecomplicatedvisualizationtechnology.Thegoalofthiscourseistotrainstudentstograspthetechnologyofdatavisualizationandbeabletoindependentlycompletedatavisualizationprocessingwork.处匕漏,工作成果令用户满意引导学生认识到,作为职业人,其专注、敬业、责任担当对完成好本职工作,进而促进软件行业整体的高水平、优质化发展具有重要意义思政内容5培养学生团结协作,合作共赢的精神通过实践项目、竞赛等,告诉学生今天的社会无论什么行业想要做出一番成就,靠一个人打拼已经不现实了所谓人多力量大,三个臭皮匠顶个诸葛亮……强调团队成员之间的资源共享、协同合作精神,团队成员在一个项目中要各司其职,每个人发挥自己的特长完成分配的任务,最终才能高质量、有效率地完成项目,从而形成更强大而持久的生产力和创造力
三、课程性质与教学目的(-)课程性质数据可视化技术为大数据专业一门专业必修课程该课程的先修课程有数据结构、程序设计等旨在培养学生的数据分析、数据应用和数据可视化表达能力
(二)教学目的本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力通过本课程的教学,使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法,能使用数据可视化工具对数据进行可视化处理四教学内容及要求第一章数据可视化简介
(一)目的与要求.数据可视化的意义.数据可视化的目标和作用.数据可视化释义
(二)教学内容第一节可视化概述可视化的意义、可视化的目标和作用、可视化过程思政内容1第二节Python可视化环境Anaconda的安装与使用
(三)思考与实践.数据可视化的意义.数据可视化的目标和作用.数据可视化释义
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第二章Python编程基础
(一)目的与要求.Python语言基本语法.内置数据类型、函数、文件操作
(二)教学内容第一节编程语言基础第二节内置数据类型第三节函数定义与使用第四节文件操作
(三)思考与实践.掌握Python基础语法.熟悉使用内置数据类型、函数的定义及使用
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第三章Numpy数值计算(-)目的与要求.多维数组的索引、切片以及读写与统计分析.Numpy数值计算方法
(二)教学内容第一节Numpy多维数组数组的创建、索引和切片、数组运算思政内容2第二节数组的运算数组读写、统计与分析
(三)思考与实践一维和多维数组的索引多维数组切片Numpy数组读写与统计分析
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第四章Pandas统计分析(-)目的与要求.理解Pandas数据结构.掌握Pandas数据查询、编辑、分组、可视化方法
(二)教学内容第一节Pandas数据结构与索引Series^DataFrame索引对象第二节数据查询与编辑数据查询、编辑,分组运算第三节数据透视表、交叉表及可视化数据透视表,Pandas可视化
(三)思考与实践Pandas中的数据结构、索引、查询与编辑Pandas运算、聚合、交叉表透视表、可视化
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第五章Pandas数据载入与预处理
(一)目的与要求.理解数据载入与数据变换.掌握数据清洗,数据转换
(二)教学内容第一节数据载入与集成数据导入、数据合并思政内容3第二节数据清洗缺失值、重复值、异常值处理第三节数据标准化、数据转换数据标准化、特殊类型数据的转换
(三)思考与实践.数据载入.数据集成.数据清洗.数据标准化.数据转换
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第六章Matplotlib数据可视化基础
(一)目的与要求.掌握Matplotlib参数设置.掌握常用绘图方法
(二)教学内容第一节数据可视化简介与绘图基础Matplotlib可视化简介,创建画布内容与子图、绘图的保存与显示O第二节Pyplot动态rc参数设置全局参数和rc参数设置第三节Pyplot中的常用绘图常用绘图实现,词云生成
(三)思考与实践.Matplotlib可视化简介.绘图基础.常用参数设置.常用绘图
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第七章Seaborn可视化
(一)目的与要求.掌握Seaborn风格设置.掌握颜色设置.掌握常用绘图实现
(二)教学内容第一节Seaborn简介、风格设置Seaborn简介、风格设置思政内容4第二节Seaborn颜色设置,常用绘图实现Seaborn颜色设置,常用绘图实现
(三)思考与实践.Seaborn简介.风格设置.常用绘图实现
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第八章Pyecharts数据可视化(-)目的与要求.掌握Pyecharts使用方法.掌握Pyecharts常用绘图实现
(二)教学内容第一节Pyecharts数据可视化简介第二节Pyecharts使用方法第三节Pyecharts常用图表
(三)思考与实践Pyecharts数据可视化简介Pyecharts使用方法Pyecharts常用绘图实现
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第九章时间序列数据分析
(一)目的与要求.掌握时间序列数据类型.掌握时间序列数据分析方法
(二)教学内容第一节时间序列分析基础、数据类型日期和时间类型数据、时间序列构造、索引与切片第二节日期范围、频率和移位频率和移位、时期、重采样、降采样和升采样第三节时间序列平稳性检验时间序列平稳性检验方法
(三)思考与实践.时间序列数据分析介绍.日期和时间数据类型、日期范围、频率和移位.时间序列数据重采样、降采样和升采样
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第十章Scipy科学计算
(一)目的与要求.掌握Scipy线性代数基本运算.掌握Scipy图像处理和信号处理
(二)教学内容第一节Scipy基础及线性代数基本运算Scipy中的常数和特殊函数、线性代数运算思政内容5第二节Scipy中的优化、稀疏矩阵表示、简单图像自处理优化问题,稀疏矩阵处理,图像处理
(三)思考与实践Scipy科学计算基础Scipy线性代数运算Scipy优化Scipy稀疏矩阵处理及图像处理
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第十一章统计与机器学习基础(-)目的与要求.理解分类与聚类算法.掌握分类与聚类算法简单实现
(二)教学内容第一节scikit-learn主要功能、分类算法主要分类算法及其实现第二节聚类算法简介及实现K-means算法、层次聚类、基于密度的聚类第三节主成分分析及实现主成分分析算法
(三)思考与实践.统计与机器学习基础与scikit-learn的用法.回归分析、分类问题解决、聚类问题解决
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等第十二章图像数据分析
(一)目的与要求Python-OpenCV图像数据分析基础Python-OpenCV特征分析
(二)教学内容第一节OpenCV简介、图像处理基础Python-OpenCV图像处理基础第二节Python-OpenCV典型图像处理方法图像特征提取与分析
(三)思考与实践.掌握Python-OpenCV图像处理基础.掌握Python-OpenCV特征分析
(四)教学方法与手段课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等五各教学环节学时分配
六、课程考核
(一)考核方式平时成绩包括考勤、作业、课堂提问的综合评价期末考试采用课程论文形式
(二)成绩构成平时成绩占比40%期末考试占比60%
(三)成绩考核标准本课程成绩由平时成绩和期末考核成绩组合而成,课程成绩以百分制计算,分配比例如下.平时成绩主要考查平时作业的完成程度,理论课和实验课的出勤率.期末成绩采用考查的考核方式,布置1〜3个数据可视化分析实际案例,要求学生自行完成,撰写课程实践报告七推荐教材和教学参考资源推荐教材魏伟一等编著.Python数据分析与可视化(第2版).北京清华大学出版社,
2021.参考教材
[1]吕云翔等编著.Python数据分析与可视化.北京机械工业出版社
2022.
[2]王国平编著.Python数据可视化,北京人民邮电出版社
2022.
[3]李鲁群等编著.Python与数据分析及可视化.北京清华大学出版社,
2022.
八、其他说明课程思政内容详细说明思政内容1培养学生民族认同感,树立远大职业理想梳理国产操作系统的发展历史与现状,包括华为、中兴等国产企业在全球市场的崛起,在操作系统领域的新架构,向学生展示中国的信息技术领域成就,增强使命感与荣誉感;通过华为孟晚舟事件、美国的芯片垄断一引出民族认同感党的十八届五中全会通过的“十三五”规划《建议》,明确提出实施网络强国战略以及与之密切相关的“互联网+”行动计划国家正着力实现关键技术自主可控,为维护国家安全、网络安全提供技术保障中国信息化需求巨大,但在一些关键技术领域如操作系统、芯片技术、CPU技术等方面还难以做到自主可控,对国家安全造成威胁、引导学生明确建设网络强国,不仅仅是靠网络技术,还要有软件技术等其他各类技术的支撑引导学生作为软件技术专业的一员,应更加明晰专业人才的培养目标,更加明确专业领域内工作岗位和工作内容的社会价值,自觉树立远大职业理想,将职业生涯、职业发展脉络与国家发展的历史进程融合起来思政内容2向学生介绍中国在人工智能领域的布局,重点分析当代人工智能下软件技术如何支撑中国制造的智能化发展;思政内容3通过专业知识的学习,引导学生深刻理解与认识所学软件开发知识对于国家信息产业发展、智慧城市建设、大数据智能信息处理等各方面的重要意义,使学生在学习过程中逐渐树立专业荣誉感;思政内容4培养学生精益求精、工匠精神告诉学生在学好软件技术之后,走上工作岗位会成为程序员、软件系统运维人员、软件测试员、售前售后服务人员等在这些职位岗位上,要发挥工匠精神,精益求精地将程序开发、系统运维、程序测试、需求分析及技术问题处理等工作内容完成好,保证软件系统运行时正确、稳定,保证客户的需求被精确采集和纳入软件开发计划,保证软件运行时遇到问题能被及时解决引导学生在学习时「将知识夯实、精技强能,方能在今后工作中本领过硬,不出^环节教学时数课程内容―讲课习题课讨论课实验其他教学环节小计第一章数据可视化简介314第二章Python编程基础314第三章Numpy数值计算314第四章Pandas统计分析314第五章Pandas数据载入与预处理314第六章Matplotlib数据可视化基础314第七章Seaborn可视化314第八章Pyecharts数据可视化314第九章时间序列数据分析314第十章Scipy科学计算314第十一章统计与机器学习基础314第十二章图像数据分析314合计361248。