本课程由江西环境工程职业学院通讯与信息学院开设，面向编程学习者，聚焦 Python 数据分析与展示技术。课程以 “理解计算生态、培养集成创新思维” 为核心理念，系统讲解 N 维数据表示、清洗、统计及可视化方法，覆盖 NumPy、Matplotlib、pandas 等核心库应用，延伸至 scikit-learn 机器学习基础（数据准备、降维、分类等）。

     教学内容以项目为导向，通过 24 个视频资源（如 “数组的操作”“数据预处理” 等）展开，兼具理论深度与实操性。教师团队由 5 名专业教师组成，负责人王永祥为副教授，团队结构合理。课程强调利用第三方专业资源解决实际问题，内容贯穿电子信息、管理、经济等多学科场景，对提升数据处理能力与计算思维具有显著价值，符合当前数据驱动的技术发展趋势。

一、基础入门模块（第 1-4 章）

• 课程导学与理论铺垫（第 1-2 章）：
  介绍课程目标、标准及数据分析基本概念（如数据性质、分析流程），建立学科认知。

• Python 语言基础（第 3-4 章）：
  讲解 Python 环境搭建、基础语法、数据类型及函数，为后续数据分析奠定编程基础。

二、核心工具模块（第 5-9 章）

• NumPy 数组与统计分析（第 5-6 章）：
  聚焦数组操作、矢量计算及文件读写，通过 NumPy 实现数据存储与简单统计分析。

• 数据可视化（第 7 章）：
  基于 Matplotlib 库，系统讲解图形创建、参数配置及变量关系 / 分布分析（如直方图、散点图）。

• pandas 数据预处理（第 8-9 章）：
  涵盖数据清洗、合并、转换、抽样等核心预处理流程，强化数据处理实战能力。

三、进阶应用模块（第 10 章）

• 机器学习基础（第 10 章）：
  引入 scikit-learn 库，讲解数据准备、降维、分类、回归、聚类及模型选择，衔接数据分析与机器学习应用，拓展技术边界。

学情分析

     课程面向电子信息类专业学生及编程爱好者，学生基础与需求呈现多元化特点。多数软件技术专业学生已掌握 Python 基础语法和数据结构知识，对编程工具接受度较高，利于快速理解 NumPy 数组、pandas 数据帧等核心内容；但部分零基础学生在 Python 基础操作、统计分析原理及机器学习算法概念理解上存在困难，尤其是 scikit-learn 库的复杂建模流程，可能成为学习瓶颈。

      从学习行为看，职业院校学生更偏好实践驱动、碎片化学习模式，期望通过具体项目掌握可落地的数据分析技能，用于毕业设计或岗位实习，对课程与行业实际需求的贴合度关注度高。目前课程视频时长及知识点颗粒度需优化，以适配学生学习习惯。

      为此，教学可采用分层策略：为零基础学生增设 Python 语法速通微课程；为进阶学生提供算法拓展选修内容。同时，用校园网流量分析、软件项目测试数据处理等贴近专业的案例替代通用案例，增强代入感；在机器学习教学中，先以 “一键式调参” 模板降低入门门槛，再逐步解析原理，帮助学生高效掌握数据分析全流程技能。