spContent=为响应“新文科”建设和发展“应用文科”的号召，本课程充分考虑到新闻传播专业学生及相关文科背景人士技术基础较为薄弱的问题，由浅入深，注重学生的基本编程技能养成，融汇新闻传播学科和信息技术，具有较强的现实针对性，体现“新文科”的特色。
Python语言是当前大数据和自然语言处理等领域非常流行和成熟的编程语言。本课程将Python编程技术应用于新媒体教学。课程共有61讲，前面部分偏重python编程的基础技能训练，包括基本语法、对象，逻辑语句，文件操作、错误与异常处理以及函数式编程；中间部分结合新媒体文本挖掘应用，侧重讲解了正则表达式，中文分词及文本的初步分析，pandas数据管理；后面部分偏重高级应用，包括文本分类、文本聚类、文本主题模型以及文本情感计算等的初步讲解和运用。通过本门课程的学习，可以为运用python进行新媒体文本挖掘打下坚实基础。
为响应“新文科”建设和发展“应用文科”的号召，本课程充分考虑到新闻传播专业学生及相关文科背景人士技术基础较为薄弱的问题，由浅入深，注重学生的基本编程技能养成，融汇新闻传播学科和信息技术，具有较强的现实针对性，体现“新文科”的特色。
Python语言是当前大数据和自然语言处理等领域非常流行和成熟的编程语言。本课程将Python编程技术应用于新媒体教学。课程共有61讲，前面部分偏重python编程的基础技能训练，包括基本语法、对象，逻辑语句，文件操作、错误与异常处理以及函数式编程；中间部分结合新媒体文本挖掘应用，侧重讲解了正则表达式，中文分词及文本的初步分析，pandas数据管理；后面部分偏重高级应用，包括文本分类、文本聚类、文本主题模型以及文本情感计算等的初步讲解和运用。通过本门课程的学习，可以为运用python进行新媒体文本挖掘打下坚实基础。
—— 课程团队
课程概述
我为什么要学习这门课？
如果您在新闻传播学专业学习过程中，有大量媒体文本需要运用计算机进行处理；或者在研究过程中需要对类似文本进行处理和分析，掌握python语言的文本挖掘技能是性价比最高的选择。
这门课的主题是关于什么？
本课程是关于python语言编程技能基础及其在文本挖掘中的应用。
学习这门课可以获得什么？特别是对自己有什么帮助和应用。
学习这门课程可以使您掌握快速文本处理和分析的技能技巧，成为学习和研究的重要辅助手段；同时向您打开python更广泛的编程应用的大门。
这门课有什么特色和亮点。
响应“新文科”建设和发展“应用文科”号召，融汇新闻传播学科和信息处理技术，体现“新文科”特色。
充分考虑到新闻传播专业学生及相关文科背景人士技术基础较为薄弱的问题，课程内容由浅入深，注重学生的基础编程技能养成，具有较强的现实针对性。课程主要使用Anaconda编程环境进行讲解和示范。
课程大纲
课程导论
1.1 课程介绍与基本概念
1.2 新媒体文本挖掘工具选择
1.3 Python编程环境准备
Python语法基础
2.1 语句、语法与变量赋值
2.2 Python标识符与代码风格
2.3 Python对象
数字
3.1 数字及其操作符
3.2 数字内建函数、工厂函数与布尔“数”
字符串
5.1 字符串（一）
5.2 字符串（二）
5.3 字符串（三）
5.4 字符串（四）
5.5字符串（五）
列表
6.1 列表（一）
6.2 列表（二）
6.3 列表（三）
集合
9.1 集合（一）
9.2 集合（二）
9.3 集合（三）
条件和循环
11.1 条件与循环（一）：if
11.2 条件与循环（二）：while
11.3 条件与循环（三）：for
11.4 条件与循环（四）：break/continue/pass
11.5 条件与循环（五）：迭代器
11.6 条件与循环（六）：列表解析
11.7 条件与循环（七）：生成器表达式
文件与输入输出
12.1 文件对象（一）
12.2 文件对象（二）
12.3 文件对象（三）
12.4 Python的文件系统（一）
12.5 Python的文件系统（二）
错误与异常
13.1 错误与异常（一）：常见的Python异常
13.2 错误与异常（二）：检测和处理异常
13.3 错误与异常（三）：检测和处理异常（续）
13.4 错误与异常（四）：with/raise/assert语句
函数与函数式编程
14.1 函数与函数式编程（一）
14.2 函数与函数式编程（二）
14.3 函数与函数式编程（三）
正则表达式
16.1 正则表达式（一）：语法规则（上）
16.2 正则表达式（二）：语法规则（中）
16.3 正则表达式（三）：语法规则（下）
16.4 正则表达式（四）：python中的运用
中文分词及其应用
17.1 中文分词及其应用（一）
17.2 中文分词及其应用（二）
pandas数据管理
19.1 pandas数据管理（一）：数据类型与读写
19.2 pandas数据管理（二）：数据选取与描述统计
19.3 pandas数据管理（三）：数据分组统计、分段、合并与变形
文本的分类与聚类
20.1 文本的分类：短文本
20.2 文本的分类：长文本
20.3 文本聚类
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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
[挪]Magnus Lie Hetland：《Python基础教程》（第二版），人民邮电出版社，2010年版。
[美]Wesley J. Chun：《Python核心编程》（第二版），人民邮电出版社，2008年版。
浙公网安备 33010802012594号
