1.1 课程教学大纲

1.2 课程教学进度安排（教学日历）

1.3 课程教学方案设计（教案）

1.4 课程反思

1.6 课程教学目标

1.7 课程考核方式

1.8 课程推荐书目及资源

1.9 课前软件安装准备：Anaconda3

2.1 引言（课程介绍、大纲介绍）

2.2 数据可视化概述

2.3 Jupyter Notebook的安装和使用

2.4 本章实训：绘制词云图

3.1 python语言基础语法

3.2 python的内置数据类型

3.3 python的自定义函数

4.1 Numpy多维数组、数组读写

4.2 数组的索引、切片和运算

4.3 NumPy中的数据统计与分析

5.1 Pandas 数据结构的创建和文件读取

5.2 Pandas数据预处理

5.3 Pandas 查询与编辑

5.4 数据分组与透视

6.1 Matplotlib绘图基础、Pyplot动态rc参数、折线图

6.2 常用绘图：柱形图

6.3 常用绘图：饼图、散点图、直方图

6.4 常见绘图：箱线图、雷达图和表格

6.5 Pandas可视化

6.6 Pandas可视化实训

6.7 Matplotlib可视化实训

7.1 Seaborn简介及风格设置

7.2 常用绘图：关系类图

7.3 常用绘图：分类图

7.4 常用绘图：分布图、回归图和矩阵图

7.5 Seaborn实训

8.1 Pyecharts基本使用方法

8.2 Pyecharts常用图表

8.3 Pyecharts实训

9.1 数据可视化综合实训

10.1 课程复习与总结（课程设计）