《Python大數據應用基礎》課程標準二級學院：經濟管理學院執筆人：景覺靈審核人：李楠制定日期：2022.7陜西能源職業技術學院一、課程信息表1課程信息表課程名稱Python大數據應用基礎開課院部經濟管理學院課程代碼考核性質考試前導課程《會計基礎》后續課程《Excel在商務工作中的應用》、《會計信息系統應用》、《財務大數據分析》總學時56課程類型理論課是□實踐課是□理論+實踐是eq\o\ac(□,√)理實一體化是□適用專業大數據與會計專業、大數據與財務管理專業二、課程性質1.課程性質《Python大數據應用基礎》是大數據與會計、大數據與財務管理專業融合的專業基礎課程。主要講述Python程序設計的基礎知識和相關技術在財務領域中的應用。本課程建議學時為56課時,共3.5個學分。《Python大數據應用基礎》課程的教學目的是學生通過該課程，掌握Python程序設計語言的基本知識，并能使用Python語言解決財務場景的相關應用問題，從而理解程序設計基本步驟及方法，提高運用技術解決財務實際問題的能力。課程著重培養其簡單的技術開發能力、大數據及智能財務崗位基本工作技能、職業素養、社會適應能力、溝通交流能力、團隊協作能力、創新能力和自主學習能力。2.課程功能定位。表2課程功能定位分析對接的工作崗位對接培養的職業崗位能力會計管理崗位1.學會使用集成的開發環境，編寫和執行代碼；能夠運用Python基本語法，編寫控制流程、定義函數、模塊調用的簡單程序。2.學會編寫基本的爬蟲程序，進行數據的采集；能夠對文件或數據集進行操作，對數據進行加工與處理。3.學會處理Python異常的方法；能夠運用所學的Python知識，解決財務會計或管理會計工作中的實際問題。三、課程目標與內容1.課程總目標通過本課程的學習，學生能夠掌握Python開發的基礎知識、以及數據分析的知識，使學生能夠將大數據技術和Python語言應用在財務數據分析中；培養學生發現數據和利用數據的能力、對數據進行清洗加工的能力、選擇數據分析方法的能力、對數據進行分析并將結果可視化的能力；學會運用現代技術手段獲取信息、獨立分析和解決問題的方法；具備合作精神和服務意識的團隊協作能力；具備高度的工作熱情及溝通能力、良好的文字語言表述能力及善于傾聽的能力。2.課程具體目標表3課程教學目標與內容序號畢業要求指標點知識目標技能目標素質目標教學內容1指標點2-1.能夠熟練操作計算機，開展會計數據的處理和分析了解大數據技術應用工具、大數據應用環境搭建能夠建立大數據技術在財經領域中運用的思維體系，掌握財經大數據分析的一般流程和主流方法，能夠使用python語言進行大數據采集、數據預處理、數據分析及進行可視化展現的動手操作能力。有良好的職業素養、社會適應能力、溝通交流能力、團隊協作能力、創新能力和自主學習能力，具備大數據及智能財務崗位基本工作技能、項目一財經大數據認知任務1：走進財經大數據任務2：大數據技術應用工具任務3：大數據應用環境搭建2指標點3-1.能夠運用現代化信息手段，進行自主學習了解Python變量與賦值、基本數據類型、程序控制結構、組合數據類型、函數與模塊調用、類與對象調用能夠自主嘗試和查看Python運行結果和狀態，能夠讀懂代碼，自主學習代碼。有良好的職業素養、社會適應能力、溝通交流能力、團隊協作能力、創新能力和自主學習能力，具備大數據及智能財務崗位基本工作技能、項目二Python程序設計基礎任務1：Python變量與賦值任務2：Python基本數據類型任務3：Python程序控制結構任務4：Python組合數據類型任務5：Python函數與模塊調用任務6：Python類與對象調用3指標點3-2.能夠運用現代化技術，獲取和處理商務數據了解SQLite數據庫、爬取工具、網頁數據采集方法，會計算NumPy數值，了解Pandas數據結構、函數調用、數據讀寫，了解Pandasmatplotlib的應用和數據可視化。能夠運用爬蟲工具獲取數據使用收集企業內外部數據，用pandas、matplotlib等python數據分析庫對相關財經數據進行處理、分析及可視化展現。有良好的職業素養、社會適應能力、溝通交流能力、團隊協作能力、創新能力和自主學習能力，具備大數據及智能財務崗位基本工作技能、項目三Python數據采集任務1：Python讀寫數據文件任務2：Python讀寫SQLite數據庫任務3：簡單網頁爬取任務4：網頁數據采集項目四Python數據預處理任務1：NumPy數值計算任務2：Pandas數據結構任務3：Pandas函數調用任務4：Pandas數據讀寫項目五Python數據分析任務1：Pandasmatplotlib在財務成果分析中應用任務2：Pandasmatplotlib在商務數據分析中應用任務3：Pandasmatplotlib在金融數據分析中應用項目六可視化綜合呈現任務1：帶數據可視化Matplotlib任務2：大數據可視化Pyecharts任務3：財經數據可視化表4課程教學安排序號項目（模塊）任務（單元）教學內容重點、難點課程思政元素學時1項目一財經大數據認知任務1：走進財經大數據1.1大數據的含義1.2大數據的發展歷程1.3大數據的特點1.4我國大數據發展戰1.5大數據應用場景重點：Pandas介紹、Matplotlib介紹、Pyecharts介紹難點：Jupyter環境信息技術的發展正在促使會計行業發生深刻的變化。基礎的算賬、對外報告等低附加值、高重復性的業務正逐新被智能化的信息系統所取代，會計正由傳統的財務會計轉向管理會計。作為新時代的青年人，要將財會知識和技能與新技術、新技能相融合，不辱時代使命，勇做走在時代前面的奮進者、開拓者。12任務2：大數據技術應用工具2.1Pandas介紹2.2Matplotlib介紹2.3Pyecharts介紹13任務3：大數據應用環境搭建3.1Jupyter環境簡介3.2創建文件3.3編寫代碼3.4單元格功能3.5導出notebook3.6命令模式和編輯模式快捷鍵14項目二Python程序設計基礎任務1：Python變量與賦值1.1變量概述1.2賦值概述重點：順序結構、選擇結構、循環結構幾種Python程序控制結構；組合數據類型集合類型、序列類型、字典類型。難點：內置函數、自定義函數、匿名函數；Python類與對象調用。科技為財會工作注入新的生命力，大數據時代的到來，為財務工作者提供了更多的機遇。作為新一代財務人，要善于將財務理論知識與新一代信息技術進行深度融合，不僅要練就過硬的技術本領、具備先進的大數據管理分析能力，還要打通業財稅數據邏輯關系、掌握技術更迭下的全新業務流程模式，為成長為新時代獨具競爭力的財務科技人才而努力奮斗。15任務2：Python基本數據類型2.1數值簡介2.2字符串簡介2.3高級數據類型26任務3：Python程序控制結構3.1順序結構3.2選擇結構3.3循環結構27任務4：Python組合數據類型4.1集合類型4.2序列類型4.3字典類型28任務5：Python函數與模塊調用5.1內置函數5.2自定義函數5.3匿名函數29任務6：Python類與對象調用6.1類的定義6.2類的語法6.2類的對象方法6.4不同方法的區別6.5方法和函數的相互調用210項目三Python數據采集任務1：Python讀寫數據文件1.1Python內置模塊讀寫數據文件1.2使用numpy庫讀寫數據文件1.3使用pandas庫讀寫數據文件重點：Python內置模塊讀寫數據文件，使用numpy庫讀寫數據文件，使用pandas庫讀寫數據文件；Python讀寫SQLite數據庫。難點：運用爬蟲工具獲取數據需要是發明之母。會計作為經濟發展的重要組成部分，與數據有著天然密不可分的關系。站在會計轉型發展的風口，誰能利用好大數據、能挖掘出數據背后隱藏的價值，誰就能把握發展先機。211任務2：Python讀寫SQLite數據庫2.1數據概覽2.2任務定義2.3實現步驟212任務3：簡單網頁爬取3.1發送請求3.2獲取響應內容3.3解析內容3.4保存數據413任務4：網頁數據采集4.1Requests簡介4.2Requests.get()4.3數據保存4.4自定義爬蟲函數414項目四Python數據預處理任務1：NumPy數值計算1.1數組(ndarray)1.2數組屬性1.3數組與列表的區別1.4arange()函數創建數組1.5NumPy數學與統計函數1.6Numpy隨機數函數1.7Numpy簡單統計函數重點：NumPy隨機數函數、NumPy簡單統計函數、Pandas數據結構、DataFrame基本函數、Pandas數據讀取。難點：通過二維列表創建Dataframe、通過字典創建Dataframe思維決定高度。現實工作中，人們常被要求用數據說話。可是，數據自己是不能說話的，只有對它進行深入挖掘才能找到有價值的信息。站在時代浪尖上的年輕人，要努力訓練自己具有統計思維，努力使自已成為祖國建設的棟梁之材。215任務2：Pandas數據結構2.1Pandas數據類型2.2Series數據類型2.3DataFrame數據結構2.4通過二維列表創建Dataframe2.5通過字典創建Dataframe2.6DataFrame的屬性2.7DataFrame的簡單運算316任務3：Pandas函數調用3.1DataFrame基本函數3.2rename()函數3.3insert()函數3.4drop()函數3.5head()函數和tail()函數3.6DataFrame基本函數317任務4：Pandas數據讀寫4.1讀取excel文件4.2read_excel常用參數4.3Pandas讀寫其他文件4.4DataFrame行列顯示318項目五Python數據分析任務1：Pandasmatplotlib在財務成果分析中應用1.1Matplotlib簡介1.2基本繪圖流程1.3創建畫布與子圖1.4創建畫布1.5創建子圖-subplot()1.6添加畫布內容1.7保存與顯示圖形1.8常用繪圖函數-plt.plot()1.9顏色color常見參數值1.10線型樣式與標記樣式常見參數值重點：基本繪圖流程：創建畫布與子圖、創建畫布、創建子圖-subplot()、添加畫布內容、保存與顯示圖形難點：繪圖函數-plt.plot()顏色color參數值設置、線型樣式與標記樣式常見參數值。中國：從2G起步，到3G突破，到4G并跑，再到5G引領，彰顯著這是一個國家富強、民族興旺、社會繁榮的時代。作為有理想的年輕一代，要堅持與祖國同行，以青春夢想、用實際行動為實現中國夢作出新的更大貢獻。319任務2：Pandasmatplotlib在商務數據分析中應用2.1基本繪圖流程2.2創建畫布與子圖2.3創建畫布2.4創建子圖-subplot()2.5添加畫布內容2.6保存與顯示圖形2.7常用繪圖函數-plt.plot()2.8顏色color常見參數值2.9線型樣式與標記樣式常見參數值320任務3：Pandasmatplotlib在金融數據分析中應用3.1基本繪圖流程3.2創建畫布與子圖3.3創建畫布3.4創建子圖-subplot()3.5添加畫布內容3.6保存與顯示圖形3.7常用繪圖函數-plt.plot()3.8顏色color常見參數值3.9線型樣式與標記樣式常見參數值421項目六可視化綜合呈現任務1：帶數據可視化Matplotlib1.1Matplotlib簡介1.2財務指標可視化-數據準備1.3常用繪圖函數-plt.bar()1.4常用繪圖函數-plt.pie()1.5作圖函數-plOt重點：常用繪圖函數-plt.bar()、常用繪圖函數-plt.pie()、作圖函數-plOt難點：任務1：財經數據采集。任務2：Pyecharts組合圖形-Timeline、Matplotlib與Pyecharts對比。新技術將取代會計中的重復性記賬勞動、拓展財務傳播的邊界，使傳統會計逐漸轉型為智慧財務會計，未來的會計從業人員必須要具備一定的戰略高度和全局視野，不斷提升綜合能力和知識結構等方面的造詣，確保不被時代所淘汰。322任務2：大數據可視化Pyecharts2.1Pyecharts簡介2.2初始化配置2.3定制主題2.4常用全局配置項2.5系列配置項323任務3：財經數據可視化3.1繪制餅圖、折線圖、面積圖、柱狀圖、組合圖形等3.2Pyecharts組合圖形-Timeline3.3Matplotlib與Pyecharts對比3四、課程考核1.課程考核分為終結性評價和過程評價。2.終結性評價采取試題的閉卷考試考核，終結性考核占40%。形成性考核按項目進行考核，包括課堂考勤、課堂表現、作業、課內實訓，形成性考核占60%。具體考核評價見表5。表5課程總評表考核方式比率（%）評分要點形成性考核課堂考勤10到課情況課堂表現10課堂紀律、課堂提問作業10數量、質量課內實訓30實訓作業標準答案終結性考核期末上機考試40上機操作結果的準確性五、實施要求1.授課教師基本要求（1）符合高校教師的資格條件，具備高校教師的基本素養和道德要求。（2）具有扎實的理論功底，同時熟悉大數據分析技術的基本內容及大數據分析工具的使用方法，以及財務相關的業務知識。（3）具備一定的教學技巧和課堂組織能力，掌握課堂講授、任務驅動、情境式、啟發式、案例式等教學方法，具備多種教學手段綜合應