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1、课程授课计划课程名称大数据分析处理授课班级课程总学时48任课教师教研室制定日期大数据分析处理授课计划授课计划计划日期课时授课内容作业布置教学方法和手段周月/日14单元1:大数据分析概述1.1 大数据分析的概念1.2 大数据分析流程1.3 大数据分析常用技术1.4 python如何处理大数据课后习题理论讲授实践操作24单元2:numpy科学计算基础2.1 创建数组2.2 ndarray对象的数据类型2.3 数组运算课后习题实践任务理论讲授实践操作34单元2:numpy科学计算基础2.4 NumPy通用函数2.5 数组统计与排序2.6 线性代数模块课后习题实践任务实践操作44单元3:PandaS统
2、计分析基础3.1 数据类型和数据结构3.2 创建Series3.3 仓IJ建DataFrame课后习题实践任务理论讲授实践操作54单元3:PandaS统计分析基础3.4 DataFrame索引与切片3.5 Pandas数据排序方法3.6 Pandas数据统计方法课后习题实践任务实践操作64单元4数据读取与写入4.1 TXT文件读写4.2 CSV文件读写4.3 EXCeI文件读写4.4 MySQL读写课后习题实践任务理论讲授实践操作74单元5数据质量与数据清洗5.1 数据质量管理5.2 缺失值检测与处理5.3 重复值检测和处理5.4 异常值检测和处理课后习题实践任务理论讲授实践操作84单元6数据
3、合并与数据转换6.1 数据堆叠6.2 数据合并6.3 数据映射转换6.4 数据离散化课后习题实践任务理论讲授实践操作94单元7数据分组与数据聚合7.1 数据分组7.2 数据聚合aggapplytransform课后习题实践任务理论讲授实践操作IO4单元8Scikit-Iearn机器学习8.1机器学习概念8.2 使用Sklearn处理数据83数据集预处理和降维8.4 回归模型分析与预测8.5 分类模型分析与预测8.6 聚类模型分析与预测课后习题实践任务理论讲授实践操作114单元9使用统计图表展示数据9.1 数据可视化概述9.2 基本图表类型9.3 matplotlib基础语法9.4 绘制常见图表课后习题实践任务理论讲授实践操作124单元9使用统计图表展示数据9.5 创建子图9.6 Seaborn可视化方法课后习题实践任务实践操作