《Python数据分析》是面向财务管理、会计学及经济学等相关财经专业本科生开设的一门数据分析及应用专业必修课。课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础、Python数据分析常用库（Numpy、Pandas）、基于Matpotlib、Pyecharts库的数据可视化方法等内容，具有较强的理论性和实践性。通过本课程的学习，学生不仅能够更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以利用Python数据分析技术，完成相关数据分析项目,为科学决策提供数据支撑。

该课程的教学目标如下：

课程目标1（知识目标）：了解数据分析基本概念和分析流程、Python语言发展历史和基本专业术语；掌握Python语言数据类型、程序结构等基本语法、Python程序编写和调试方法；掌握Numpy、Pandas数据分析常用库的基本用法和常用的函数；掌握Matplotlib、Pyecharts库的数据可视化方法和常用函数。

课程目标2（能力目标）：能够对现实问题进行正确分析，选择恰当的数据分析方法，设计合理的数据分析流程；能够基于Python语言编写相应程序，完成数据收集、预处理，并开展数据分析；能够对数据分析结果选择恰当的数据可视化方法，进行数据可视化；能够独自完成简单的数据分析项目，并依据结果提出提出科学的决策。

    课程目标3（素质目标）：能够利用互联网完成数据分析与数据挖掘领域研究前沿文献资料的收集与整理；能够追踪Python数据分析最新研究动态，把握先进的数据分析库及其用法；具备数据思维能力，能够利用Python数据分析发现问题和解决现实问题；熟悉数据分析领域相关法律法规，注重信息安全，自觉维护公民的个人隐私，形成正确价值观。

1.鲁凌云. Python程序设计基础[M]. 北京：清华大学出版社, 2019.

2.江雪松，邹静. Python数据分析（人工智能科学与技术丛书）[M]. 北京：清华大学出版社, 2020.

3.王宇韬等.金融大数据挖掘与分析 [M]. 北京：机械工业出版社,2019.

4.张俊红.对比Excel，轻松学习Python数据分析.北京：电子工业出版社，2019.      

5.中国大学MOOC国家精品资源共享课，数据挖掘与python实践，中央财经大学，https://www.icourse163.org/course/CUFE-1207262801