基于Python的“大數據分析與應用”課程教學模式探索

高志榮

摘 ?要： 根據“大數據分析與應用”培養目標和教學特點，提出基于Python的開放多元混合教學模式。通過任務驅動法引導學生進行課前自主學習;課堂上引入Python案例貫穿理論授課始終;采用項目教學法，強調學生在自主學習的基礎上，積極開展小組討論，以培養學生團結協作及工程實踐能力。與傳統單一的理論授課模式相比，混合教學模式充分發揮了學生的主體作用和課堂參與意識，激發了學生的學習興趣，提高了學生的動手能力，也提升了教學效果，達到預期的教學目標。

關鍵詞： 大數據分析與應用; 開放多元; 混合教學模式; Python

中圖分類號：G642 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1006-8228（2019）11-83-04

Abstract： According to the training objectives and teaching characteristics of "big data analysis and application" course， this paper proposes an open and pluralistic blended teaching mode based on Python. The task-driven method is used to guide students to study independently before class. In the classroom teaching， Python cases are introduced throughout the theoretical teaching， and project teaching method is adopted to emphasize that students actively carry out group discussion on the basis of independent learning， so as to cultivate students' solidarity and cooperation ability， as well as engineering practice ability. Compared with the traditional single theoretical teaching mode， the blended teaching mode gives full play to the main role of students and their sense of participation in class， stimulates their interest in learning， improves their practice ability， which improves the teaching effect， and achieves the expected teaching objectives.

Key words： big data analysis and application; open and pluralistic; blended teaching mode; Python

0 引言

大數據技術主要是對大數據進行分析，從而獲取更多智能的、深層次的、有價值的信息。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果真實和有價值。在實際應用中，原始數據往往存在不完整、不一致等情況[1-2]，這嚴重影響數據分析的效率和效果。因而，大數據分析前的數據預處理過程十分重要。大數據技術的應用領域也越來越廣泛，逐漸滲透到社會生活的各行各業，這對高校人才培養模式提出了新的要求。

為了培養符合大數據發展需要的應用型人才，高校數據庫類課程教學內容亟待調整和改革。本文對新開設的“大數據分析與應用”課程的教學內容、教學方式和實踐環節進行了深入研究和探索，提出了基于Python的開放多元混合教學模式的嘗試，分為三個層面的開放多元包括：課前開放式預習、課堂混合式授課、結課綜合開發。

三個層面的開放多元混合教學模式具體如下：①上課前，教師上傳教學大綱、教學PPT、預習目標和要求，引導學生利用慕課、網上教學平臺進行自主預習。②上課時，首先了解和考查學生預習目標是否達成，并提出新的學習要求;接下來回顧和復習上一次課的授課內容以及時鞏固授課效果;然后再由教師講解新知識點，采用傳統板書及PPT授課形式，最后由學生編寫小程序來實現或驗證算法的效果。③課程結課階段，教師設置若干個面向應用的綜合案例，要求學生以小組的形式，按照項目開發流程，完成從問題分析、模型搭建、編程實現、到演示答辯的過程。重點對數據挖掘技術在航空、電子商務、公共服務、電力等行業的應用進行分析和探索。

1 Python語言的優勢

Python是一門免費、開源的跨平臺高級動態編程語言[3]，支持各種編程方式，擁有大量功能強大的內置對象、標準庫和擴展庫，可以通過直接調用內置函數或標準庫來實現強大的編程功能。從它的特點來看，Python是一種“面向對象”的語言[4]，同時也是一門“解釋型”語言。Python比較容易入門，其語法接近英語的語法，可直接通過解釋器執行程序，但占用較大硬件資源。

Python尤其適合于做數據分析與處理，它提供的Matplotlib是一個2D繪圖工具，經常被用來繪制數據圖表，只需簡單幾行代碼即可。此外，Pandas也是Python在做數據分析時常用的數據分析包，它是一種開源工具，可對較為復雜的二維或三維數組進行計算，同時還可以處理關系型數據庫中的數據。