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spContent=欢迎来到《用Python玩转数据》，这是第18次开课（本轮计划继续迭代课程内容），大壮老师会尽量用非计算机专业（需要有一些编程基础，最好学过一门程序设计语言，但不一定是Python）小伙伴们能听懂的方式讲述如何利用简单易学优雅的Python便捷地获取、表示、分析和展示数据，让大家愉快地学习用Python玩转数据。
—— 课程团队
课程概述


    本课程主要面向非计算机专业的软件开发爱好者，不局限某个专业和学历层次，希望你已经学过一门程序设计语言，或有一些程序设计的基本概念如计算机求解问题的框架和一些如素数判断这样的基本算法，若缺少上述基础，在上课过程中需要根据课程进度补充相关知识并多多进行编程练习。


    整个课程以财经数据为基础，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨Python除了在商业领域之外在文学、社会学和新闻等人文社科类领域以及在数学和生物等理工类领域同样拥有便捷高效的数据处理能力，并可以触类旁通将其灵活应用于各专业中。整个课程分5个学习模块和1个项目实战模块，从Python基本语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何表示数据，再到如何对数据进行预处理，探索，分析与统计及可视化，到最后如何设计一个简单的GUI界面来表示和处理数据，层层推进。


    主要介绍或项目使用到的Python第三方库有：Requests，BeautifulSoup，re，NumPy，pandas，Matplotlib，sklearn，NLTK，Pillow绘图库，结巴分词，WordCloud词云图，Gensim等。

授课目标

爱上Python，爱上数据分析，爱上用Python进行数据分析！

课程大纲
预备知识

  本课程主要面向非计算机专业的软件开发爱好者，不局限某个专业和学历层次，需要学过一门程序设计语言（不一定是Python语言）或有一些程序设计的基本概念如计算机求解问题的框架和一些如素数判断这样的基本算法，缺少上述基础的同学需要在上课过程中可以根据课程自己进度补充相关知识并多多进行编程练习。

证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项：

1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


参考资料

1. Python环境

Python 平台/IDE下载：

(1)最基础的方式：使用Python IDLE（从Python官网下载）


(2)最省事的方式：使用Anaconda

从官网https://www.anaconda.com/download或清华镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

【说明】安装Anaconda后使用其中的Spyder，也可使用Anaconda中包含的Jupyter Notebook（Anaconda装好后直接启动后可使用，可将所有代码和执行结果存放于一个ipynb文件中，且能编辑和重新执行代码，还支持Markdown等文本编辑标记语言）；或安装PyCharm等其他Python IDE，相比较来说，Anaconda平台已安装的第三方库更全，需要额外安装的包非常少，但内核的稳定性不如PyCharm，可根据自身情况选择安装，较优化的做法是使用PyCharm，同时在PyCharm中将解释器设为Anaconda，充分结合两者的优势。若有一定的基础，也可使用如VSCode这样的编辑器，具体方式详见第一周文档说明和视频介绍~

2.Python参考书籍和网站

(1) Python程序设计（第2版）, 张莉, 金莹等. 高等教育出版社, 2022.9

(2) Python程序设计（第2版）实验指导, 张莉, 陶烨. 高等教育出版社, 2022.9

(3) Python编程从入门到实践, [美]埃里克·马瑟斯 著, 人民邮电出版社.

(4) SciPy科学计算：https://www.scipy.org/

(5) Wes McKinney, Python for Data Analysis. 东南大学出版社. （英文影印本，中译版名为《利用Python进行数据分析》）

(6) Python标准手册和其他相关Python库官网文档

(7) Python经典学习网站/论坛如realpython（https://realpython.com/）、PythonGeeks（https://pythongeeks.org/）或论坛StackOverflow（https://stackoverflow.com/questions/）等

常见问题


Q : 这门课非计算机专业的同学能听得懂吗？

A : 本课程面向的是已学习过程序设计语言或对程序已有基本概念如对数据结构，顺序、选择和循环控制结构和常用算法已有一定的理解的小伙伴，并不限于计算机专业，课程中尽量用简单的案例来让大家了解Python在相关方面的功能，只要认真听认真理解，完成作业并且多进行课后的编程实践，大部分内容是能够掌握的。


Q : 是不是只要看完课程视频就可以完全掌握课程内容了？

A : MOOC课程学习有它的特殊性，时长较短，并且每位学习者的基础有差异，所以我们提供了较多的In-video quiz和编程题/小项目的案例及参考答案，根据需要大家可以在视频学习后多加练习和理解。