面向數據分析的Python語言課程設計

雷澤 劉海軍 崔春杰 王高遠

摘?要：本文旨在探討面向數據分析的Python語言課程設計，讓學生更好地適應大數據時代。闡述了當前的時代背景和Python語言課程的現狀，并指出Python語言課程設計的教學改革的必要性。然后分析了行業的需求以及學生需要的技能和知識。指出要實現教學改革目標，可以從教學方法、教學內容、考核方案三個方面入手，最后指明了進一步研究的可能方向。

關鍵詞：Python語言課程設計；數據分析；教學改革

Abstract：This?paper?aims?to?explore?the?Python?language?course?design?for?data?analysis，so?that?students?can?better?adapt?to?the?era?of?big?data.First，this?paper?points?out?the?current?background?of?the?era?and?the?status?of?Python?language?course，and?highlights?the?necessity?of?educational?reform?for?Python?language?courses.Next，we?will?analyze?the?needs?of?the?industry?as?well?as?the?skills?and?knowledge?that?students?need.To?achieve?these?goals?in?this?educational?reform，we?can?start?from?three?aspects：teaching?methods，teaching?content，and?assessment?plans.Finally，this?paper?also?points?out?possible?directions?for?further?research.

Keywords：Python?language?course?design；Data?analysis；Teaching?reform

1?背景與現狀

1.1?大數據的時代背景

隨著互聯網的普及和信息技術的迅速進步，我們正進入一個大數據主導的新時代。數據是一種重要的資源，它會影響我們生活的方方面面。同時，數據的處理和可視化，數據的分析和可視化，也成為不可或缺的一部分。企業管理通過對大量的數據進行處理與分析，可以更好地做出決策。以短視頻行業為例，通過對播放量、用戶行為等數據的處理、分析。不僅可以提高作品的播放量和關注度，還可以為創作者帶來更多的收益和機會［1］。此外，在商業領域中，通過對市場數據的分析，企業可以更好地了解市場需求，從而制定更加精準的營銷策略和產品開發計劃。

在《“十四五”數字經濟發展規劃》中更明確指出，“數據對提高生產效率的乘數作用不斷凸顯，成為最具時代特征的生產要素”［2］。由此可見，妥善處理這些數據，并從這些數據中提取有意義的信息以提高生產效率，變得尤為關鍵。

1.2?Python語言程序設計的現狀

Pyhton作為一種簡單、易懂，并且擁有許多很好用的庫的編程語言，這是無與倫比的優勢。因此，Python編程課程已經成為許多高校計算機專業的必修課程之一，并且成為數據處理與分析的主流編程語言之一［3］。但是，目前的Python程序設計課程存在若干的問題。

Python編程語言的教學內容過于簡略，并且占據了大量的學習時間。很多教師在講授過程中，只注重知識點的講解，而忽視了學生的實踐方面。這種情況使得學生在課程結束后，盡管已經掌握了Python的基礎語法規則，但在實際應用項目中仍很困難。另外，Python作為一種社區語言，更新速度極快，導致其課程內容過時。如Python的不同版本在內部功能、某些庫的兼容性和語法構造上有著顯著的差異。然而，目前課程很少關注這些問題。因此，對Python語言程序設計的進行改革變得非常迫切。

2?行業的需求分析

為了更有效地推進課程改革，本文對當前產業需求進行了深入分析。需要明確教學目標和要求，并根據實際情況制定有效措施。隨著社會的進步，如今的各個領域都期待員工擁有更豐富的軟技術能力。特別是在計算機領域，經常會碰到各種文件格式，雖然方便了數據存儲和傳輸，但也給數據處理過程帶來了一定的挑戰。故而，這不只是要求員工擁有扎實的編程知識，還要求他們熟練掌握數據的處理、分析和可視化［4］。憑借這些專業技能，員工可以從大量數據中篩選出有意義的信息，幫助企業做出合理的決策。

因此，在推進Python課程的改革過程中，應該著重培養學生在“數據素養”上的能力。由于Python編程語言擁有眾多在數據處理和分析上表現優異的庫，它無疑是最合適的選擇。如Pandas庫為讓員工能更便捷地進行數據的處理、清理和整合等各種操作；Numpy庫對數組操作和數值分析的操作，有助力對數據進行更深層次的理解和挖掘；Matplotlib庫能夠對經過處理和分析的數據進行可視化處理，進而實現更深入的數據分析。

3?教學改革方案

通過Python課程的現狀和行業的需求分析，本文提出以下教學改革方案。主要從教學方法、教學內容、考核方案三個方面入手。

3.1?教學方法

現行的課堂教學方法主要圍繞教師展開，他們在課堂中教授知識，而學生則在課堂的下方進行傾聽。這種模式忽略了學生才是課堂的主體，在一定程度上限制了學生的主動性和創造性，使得學生過于依賴教師，缺乏自主學習的能力。特別是在Python語言教學中，這種問題更加明顯。隨著Python編程語言的不斷發展和創新，各種新的技術和工具層出不窮，如果學生缺乏自主學習的能力的話，將很難跟上Python的發展速度。因此，有必要對現有的課堂教學模式進行改革，始終把學生的需求放在首位。具體措施如下：

（1）翻轉課堂：翻轉課堂這種新的教學模式，在傳統的以教師為中心的教學模式的基礎上，引入了課外自主學習的概念，使得學生可以結合自身的實際情況，選擇適合自己的知識點進行反復學習和鞏固。如此一來，學生不再僅僅是被動的接收者，而是轉變為積極主動的學習者。

翻轉課堂的實施并不意味著減輕了教師的工作壓力。事實上，這是從傳統的“填鴨式”教學方式到如今的“互動型”教學方法。隨著時間的推移，教師的職責變得更加多樣化，他們需要制作和準備教學視頻、策劃課堂活動、提供學習資料［5］。盡管學生在課程開始前已經通過獨立學習掌握了相關知識點，但是在實際的課堂教學中，他們仍然可能面臨一些難以領會的挑戰。在這種情況下，教師需要根據學生的具體需求和問題來進行詳細的講解和指導，以便他們能更有效地理解和掌握所學知識。

（2）以問題導向的學習方法：在過去的實驗布置中，主要是根據教科書或課程大綱的要求，指導學生按照實驗的具體步驟和標準來執行。但是，對于Python這種既靈活又開放的課程，這樣的教學方法似乎并不適宜。例如，在處理Python文件時，可以選擇xlrd、openxl庫，但os庫也是一個可行的選擇。如果按照實驗的具體步驟或規定，學生只能掌握某一特定類型的庫，而不是靈活地運用來解決實際問題。

通過提出實際問題或挑戰，讓學生自主探究、設計和實施實驗方案，解決問題。不僅提高學生解決問題的能力，還可以促進學生的合作學習和交流。通過小組成員之間的相互探討、相互交換信息以及彼此評價等形式來達到共同進步的目的。

3.2?教學內容

前文中已經分析了當前行業所需的技能，如數據的處理、分析和可視化。為了讓學生具備這些技能，課程的教學內容必須增加關于數據處理和分析以及可視化的內容。通過適當地調整教學內容，學生不僅能更深入地掌握Python的語言基礎知識，還能更全面地了解和應用行業所需的各種技術。具體增加的教學內容如下：

（1）文件處理庫：處理數據時，文件的處理是不可或缺的。雖說文件處理的庫過多，比如有xlrd庫、openxl庫、os庫等，但是這些庫的基本原理都是一樣的，只是有些函數不同。xlrd庫與openxl庫這兩個庫對于處理Excel的文件特別合適。因為在它們上面都有許多表格類型的函數供用戶調用，比如公式、圖表等。它們都是用通用函數編寫而成，具有良好的兼容性。借助這些建庫，學生能夠毫不費力地從Excel文件中讀取和更改數據；os庫為用戶提供了許多與系統交互的功能。通過這些庫，學生可以了解如何在文件系統中瀏覽、創建、刪除文件和目錄。

文件的處理還需要學生更深入地了解不同文件類型的獨特屬性，以及如何正確地處理它們。比如，文本文件是最常見的，它包含有大量的文檔信息；CSV文件是一種通常以逗號分隔的文本文件；Excel文件是一個可以存儲大量數據的表格文件。

（2）Pandas庫：Pandas是一款功能極為強大的數據分析工具，能夠進行數據的讀取、處理和分析工作，并根據需要生成相應的數據表。學生必須了解如何使用Pandas讀寫數據，如何執行數據清理和分析、如何使用Pandas的各種功能來處理數據。如read_csv（）和to_csv（）這兩種文件，都可以輕松地進行CSV文件的讀取和寫入。還有dropna（）和fillna（），這些都是用于處理數據缺失值的工具。drop_duplicates（）函數去除重復的值；groupby（）函數適用于數據的分類和整合。利用這些函數和技巧，學生可以更深入地解讀和分析數據，揭示其中的模式和發展方向。

Pandas還具備了DataFrame這一獨特的數據架構。這種數據結構不僅能夠處理原始文件，它還能適應多種復雜應用場景的需求，包括文件格式的轉換。DataFrame還可以方便地完成數據的切割、合并、篩選以及排序等眾多任務。這些優勢共同為數據分析創造了有利的環境。例如，可以利用DataFrame的各種功能和策略來選擇分析的數據列，并對這些選定的數據列進行綜合和統計處理，極大地簡化了數據分析和處理的步驟。

（1）Numpy庫：Numpy是用于科學計算的庫，它提供了大量的數學函數和優化的數組對象。由于Python的列表中的元素可以是各種類型，所以它們并不構成真正的數值數組，但是Numpy很好地解決了這些問題，使得這些計算變得更加高效。從數據分析的視角出發，盡管Python的列表可以用于數據的存儲和處理。

Numpy所特有的ndarray，實際上是一個擁有固定數據類型的多維數組。在使用時，用戶只需要根據所需查詢的變量來創建相應的值，就能實現快速查找到所需結果。除此之外，Numpy還提供了一系列功能強大的函數，例如，rand（）用于生成隨機數字；mean（）用于計算平均數。這些函數使得對數組的操作變得更為簡便。

從數據處理的角度看，Numpy為我們提供了眾多的線性代數函數以及傅里葉變換功能。本文通過分析這類數據，給出其數學表達式及其相關性質。solve（）函數具有解決線性方程組等問題的能力。這類函數可以構造出許多數學方程，讓Python中的數學運算過程變得更為簡潔和高效。在統計學領域，例如，numpy.median（）函數能夠處理中位數的計算，而numpy.std（）函數則能夠處理標準偏差等問題。這類函數扮演著至關重要的角色，它們構成了眾多數據分析技術的核心。

（2）Matplotlib庫：Matplotlib是一個用于數據可視化的庫，可以繪制出各種類型的圖表。學生通過學習如何使用Matplotlib庫繪制餅圖、散點圖、折線圖、柱狀圖等圖表，以及如何對圖表進行美化、添加標簽和圖例等操作，可以對處理和分析之后的數據進行可視化，然后通過圖表來分析結果。

在Matplotlib庫中，有幾個重要的函數可以幫助學生創建和美化圖表。例如，scatter（）用于散點圖的繪制，它可以輕松地創建一系列點，并根據需要調整點的顏色、大小和形狀。plot（）函數可以用于繪制折線圖，它允許學生創建線條圖表。bar（）函數用于繪制柱狀圖，它可以創建以條形展示數據的圖表。pie（）函數可以用于繪制餅圖，它可以創建以扇形展示數據的圖表。subplot（）函數是在一個圖形中創建子圖，它可以在一個圖形中放置多個子圖。legend（）函數可以用于給圖形添加圖例，它允許學生在圖表中添加說明性的標簽，以解釋每個圖例的含義。

Matplotlib還有如顏色的映射、坐標軸的刻度配置、文本的注釋以及圖例的設定等。學生有機會通過掌握這些工具和功能，不僅可以提升圖表的美觀度，還可以給圖表增添更多的信息。這樣學生不僅能更深入地掌握和運用Python的各個知識點，還能更有效地滿足可視化的需求。

借助這些實用性極高的資源庫進行教學，Python課程能夠更好地滿足行業的實際需求。學生也可以更好地理解和應用Python語言的特點，同時也可以更好地適應社會的發展需求。

3.3?考核方案

在這種教學方法和教學內容的驅使下，為了更好地評估學生的學習效果和實際能力，本文提出了一種新的考核方案。通過使用平時性評價和終結性評價這兩種不同的評估方法，可以更準確地評估學生對知識的掌握情況。

在總評價中，平時性評價是重要的，它占據了總評價的40%，這主要包括了學生在課堂上的行為、出席的頻率以及他們參與課堂討論的熱情等多個方面。在平時性評價中，課堂表現和出勤狀況各自占20%，而針對平時項目的評價則占據了剩下的60%。這種設計的核心目的是強調學生完成項目的能力，并進一步培育學生的綜合能力。

終結性評價要求學生完成以問題為導向的課程設計，占據總評價的60%。一方面是為了檢驗學生對知識掌握的情況，另一方面是考查學生們在實際應用方面的能力，以避免出現“分數高但實際能力低”的現象。因此，教師要重視對教學過程進行反思，及時調整教學方法和手段，提高教學效果。學生們對這種考核方案也感到認同。

結語

隨著時代的進步和教育理念的更新，Python語言課程只有不斷地更新和完善，才能更好地適應時代和行業的發展，才可以培養出具備綜合能力和創新精神的人才。當然，Python語言課程還面臨著很多新的挑戰，例如，Python技術的實時應用開發等。為了應對這些挑戰，Python語言課程需要不斷地更新，同時，教師們也需要進行不斷的知識更新和教學能力的提高。只有人才與發展“雙向奔赴”才能助力經濟社會高質量發展。

參考文獻：

［1］蔣雪麗.大數據環境下大學生就業創業前景分析［J］.就業與保障，2023（07）：136138.

［2］李博，呂斌，王兵，等.大數據技術在木材工業中的應用前景分析［J］.中國人造板，2022，29（06）：16.

［3］張樂平，李東方.醫科院校Python程序設計課程教學研究［J］.計算機教育，2017（08）：2831.

［4］劉海橋，袁丹丹.基于大數據工程專業人才培養目標的Python語言教學改革探析［J］.電腦知識與技術，2023，19（26）：142145.

［5］袁靜.基于翻轉課堂的“程序設計”課程改革探析［J］.科教文匯（下旬刊），2020（33）：9697.