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1、大数据分析导论（第2版）教学进度表（参考）章节教学课时（32）实践课时（16）第1章信息技术与大数据分析基础3-4课时第2章大数据分析工具（python）6-8课时6 课时.(37.5%)第3章信息网络技术与网络数据获取4-5课时2 课时(12.5%)第4章文本数据处理4-5课时4课时（25%）第5章表格数据处理4-5课时4课时（25%）第6章数据分析24课时第7章大数据分析实战0-2课时共32课时课堂教学（每周3学时，共11周），16课时实践教学（第3周起每周 2学时，共8周），*号为重点内容。周次教学内容实践内容11.1 信息社会与计算机1.1.1 信息与信息处理1.1.2 计算机的起源与
2、开展1.1.3 计算思维1.2 计算机基础知识1.2.1 信息编码*1.2.2 计算机系统组成1.2.3 操作系统和文件管理1.3 大数据基础知识1.3.1 大数据的产生和概念1.3.2 大数据开展现状21.4大数据分析理论方法*1.4.1 大数据分析的基本理念1.4.2 大数据分析的主要步骤*1.4.3 大数据分析的数据对象*1.4.4 大数据分析的主要模型*1.4.5 大数据分析的应用平台 第二章大数据分析工具2.1 大数据分析工具简介2.2 百度Al Studio平台介绍2.2.1 运行一个简单的工程2.2.2 GPU 算力32.3 Python 基础2.3.1 Python的特点和开展
3、2.3.2 搭建Python编程环境1 Al Studio平台入门操作2、python基础实验周次教学内容实践内容2.3.3 运行简单的Python程序2.3.4 Python程序的语法结构2.4变量及数据的使用2.4.1 变量的使用2.4.2 字符及字符串变量的使用*2.4.3 数字及数字变量的使用*2.4.4 逻辑值及逻辑值变量的使用2.4.5 列表及其操作*2.4.6 字典*42.5 Python程序的输入输出*2.5.1 Python程序的输入*2.5.2 Python程序的输出*2.6 Python程序的控制结构*2.6.1 分支结构*2.6.2 循环结构*2.7 函数和模块*2.7
4、.1 函数*2.7.2 模块*2.7.3 第三方库*1 python基础实验52.8大数据文本分析*2.8.1 词频统计*2.8.2 词云分析*第三章信息网络技术与网络数据获取3.1 信息网络概述3.1.1 网络的结构3.1.2 信息网络的起源3.1.3 信息网络的定义3.2 信息网络技术3.2.1 信息网络技术概述3.2.2 信息网络技术体系*3.2.3 信息网络组成结构324信息网络运行机制1、python进阶实验63.4网络爬虫基础3.4.1 网络爬虫的概念与分类3.4.2 HTML语言简介3.4.3 网络爬虫requests库*3.4.4 网络爬虫需要遵守的协议1、python爬虫实验
5、周次教学内容实践内容3.5网络爬虫关键技术*3.5.1 基于正那么表达式的数据获取*3.5.2 基于Xpath的数据获取*3.5.3 数据组织与导出*7第四章文本数据处理4.1 办公软件概述4.2 基于Word的文本数据处理4.2.1 从创立文档开始4.2.2 义本编辑*4.2.3 文档排版4.2.4 图文混排*4.2.5 高级排版技巧*Office 2016综合实验84.3基于Power Point的多媒体信息展示4.3.1 创立并保存演示文稿4.3.2 幻灯片布局和内容编辑*4.3.3 视觉美化的渠道4.3.4 演示文稿的放映和输出*5.1 Excel 基础5.1.1 Excel基本术语5
6、.1.2 Excel的基本操作5.1.3 在工作表中输入和导入数据5.1.4 格式化工作表Office 2016综合实验95.2 Excel数据运算*5.2.1 Excel公式的基本使用*5.2.2 Excel函数的基本使用*5.2.3 常用函数的应用*5.3 Excel数据处理工具5.3.1 数据清单5.3.29 排序5.3.30 据筛选5.3.31 类汇总*5.3.32 并计算*Office 2016综合实验105.4科学制图5.4.1 图表的类型与组成5.4.2 图表的创立与编辑5.4.3 常用图表的应用* 第六章数据分析Office 2016综合实验周次教学内容实践内容6.1 数据分析
7、基础6.1.1 数据分析的概念6.1.2 数据分析的类别6.2 描述性统计分析6.2.1 数据频数分析6.2.2 数据集中度分析6.2.3 数据离散度分析6.2.4 数据交叉透视分析*6.3 投资决策分析6.3.1 定额投资分析6.3.2 贷款等额还款分析6.3.3 企业投资决策分析116.4 时间序列预测分析*6.4.1 移动平均预测分析*6.4.2 指数平滑预测分析*6.4.3 线性趋势预测分析*6.4.4 非线性趋势预测分析*6.5 相关分析与回归分析*6.5.1 相关分析*6.5.2 一元线性回归分析*6.5.3 多元线性回归分析*6.5.4 非线性回归分析* 第七章大数据分析实战 课程内容总结与答疑Office 2016综合实验