全国高校Python数据分析与实训课程
高级研修班
通 知
各高校教务处、各相关院系负责人：
依据《教育部高等学校教学指导委员会章程》规定，教育部高等学校教学指导委员会的任务之一是：组织师资培训，沟通信息，交流教学建设和教学改革经验，宣传推广优秀教学成果，为高等学校的教学建设和教学改革做好服务工作。为此，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会和全国高等学校计算机教育研究会决定举办本系列课程高级研修班。本系列课程高级研修班是在新工科建设背景下启动的，面向全国高校相关院系专业负责人与教师，专注于人才培养、学科建设、课程体系与课程内容建设、授课艺术、产教融合、科研与教学、教学经验分享等。
提高程序设计课程教学质量，解决如何“教”的问题，师资是关键，而组织教师培训是提高师资水平的最佳途径之一。通过培训，可以使教师了解程序设计课程教学的最新动态，分享程序设计课程优秀的教学成果，提升高校教师特别是中青年教师的业务水平和教学能力，从而进一步促进程序设计课程的教学发展。同时，培训可以为教师提供了一个沟通信息的平台，交流课程建设和教学改革的经验，交流产、学、研合作的可能等等。
在人工智能时代下，机器学习、深度学习、大数据分析与处理、云计算等新技术的提出极大地促进了Python语言的发展，2017年IEEE Spectrum 发布的编程语言交互式排行榜上，Python独占榜首。Python以面向对象、容易学习、跨平台以及由此产生的低维护成本，深受Python爱好者喜欢并获得好评。
正是基于此，教育部高等学校计算机类教学指导委员会和全国高等学校计算机教育研究会计划举办本次Python课程高级研修班，这次培训班的内容既有Python课程的深度介绍，也有以Python为工具进行比较前沿的数据分析、爬虫的开发。特邀请各高校相关院系选派教学主管领导、课程负责人和骨干教师参加本次研修班。
一、 课程目标
ü 掌握Python语言基础及高级编程方法。
ü 以Web新闻页面采集、内容提取、分类及主题挖掘为应用案例和主线，掌握互联网大数据处理的关键技术和整个处理流程，使得参加培训的教师具备互联网大数据处理技术的核心知识体系。
ü 学习掌握Web页面采集的爬虫技术架构及实现方法，掌握Web信息提取的技术原理及其实现方法，学习并掌握文本信息内容的处理流程、分类和主题建模及其可视化方法。使参加培训的教师可以开设互联网大数据采集的专业核心课程，并具备以互联网数据为基础进行大数据分析的相关课程实验设计能力。
二、 课程内容及时间安排
第一天 2019年7月22日（周一） |
8:30-9:00 | 开幕式 |
9:00-11:30 | Python编程之美 知识要点： ü 内置函数map()、filter()与标准库函数reduce()，函数式编程案例赏析与优势分析 ü 列表推导式、生成器表达式、字典推导式、集合推导式语法与应用 ü 常用标准库函数 ü for循环本质，else的三种用法 ü 代码优化（算法层面、代码层面、机制层面） ü 动态编程特点及其注意事项，变量动态性，列表元素重复，函数默认值参数 ü Lambda表达式语法、应用场景与案例赏析 ü 文本处理案例赏析，分词、嗅探、分类 ü 使用Python读取Word、Excel、
PowerPoint文件内容 ü 使用Python+pandas分析与处理数据，数据特征查看、异常值、缺失值、重复值、数据差分、分组、交叉表 ü 机器学习案例赏析，线性回归、逻辑回归、KNN、KMeans、关联规则 |
11:30-12:00 | 交流与讨论 |
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14:30-17:30 | 机器学习成功之路 知识要点： 1.课程体系的设计 （1）完整的课程体系设计要点 （2）所需的数学知识 （3）所需的计算机基础知识 （4）机器学习的课程大纲及课时安排 （5）深度学习的课程大纲及课时安排 2.课程的讲授 （1）造成学习困难的主要原因 （2）机器学习和深度学习课程的难点以及如何克服 （3）习题系统 3. 实验与工程实践训练 4. 论文阅读与编程训练 |
17:30-18:00 | 交流与讨论 |
19:30-21:00 | 上机辅导 |
第二天 2019年7月23日（周二） |
9:00-11:30 | Python数据分析 1. 介绍Web数据采集技术原理，包括基本架构、Web连接、URL处理、Robots协议技术。 2. 以新闻信息静态页面采集为例，介绍Web页面采集的Python实现方法。 3. 上机实践（采集新闻网站的静态HTML页面）
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11:30-12:00 | 交流与讨论 |
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14:30-17:30 | Python数据分析 1. 介绍Web数据采集的高级技术，包括爬行策略设计及实现、Cookie等动态网页技术、 2. 以新闻信息动态页面采集为例，运用Python类、迭代器等技术进行编程实现。 3. 上机实践（采集新闻网站的动态HTML页面） |
17:30-18:00 | 交流与讨论 |
19:30-21:00 | 上机辅导 |
第三天 2019年7月24日（周三） |
9:00-10:00 | Python数据分析 1． 介绍Web信息提取技术原理，包括信息提取的目标、DOM树、基于树结构的提取技术。 2． Python实现方法，包括若干个开源框架及使用方法、比较和选择。 3． 上机实践（对新闻页面进行内容提取，生成文本集） |
10:00-11:30 | Python数据分析 1. 介绍新闻文本处理技术的流程，包括词汇切分、停用词过滤等。 2. 介绍文本分类的相关技术及实现方法，包括特征选择、文本表示、分类器训练和分类。 3. 上机实践（对新闻文本集进行分类处理） |
11:30-12:00 | 交流与讨论 |
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14:00-17:00 | Python数据分析 1. 介绍新闻文本的特征词处理技术，包括词性识别、人名识别。 2. 介绍主题建模的原理与应用技术，并利用Python开源包进行实现的方法。 3. 介绍主题可视化方法、相关开源包的利用和实现方法。 4. 上机实践（对新闻文本集进行主题提取、可视化） |
会议结束 |
实操训练
本次培训设有现场实操辅导训练项目，以帮助参加培训的教师更好地掌握培训内容，提升实战技能，为后续课程开设做充分准备。
三、授课教师
蒋宗礼 新一届教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任。教授，博士生导师，国家级教学名师，CCF杰出教育奖获得者，享受政府特殊津贴，国家精品课、首批国家精品资源课、国家级教学团队负责人, 主编国家十一五、十二五规划教材，《形式语言与自动机理论(第2版)》为国家2008年度普通高等教育精品教材。获国家教学成果奖2项，省部级教学、科研奖励十多项。曾获中国高校优秀青年学者、宝钢优秀教师、航天部优秀青年教师等荣誉称号。主要学术兼职有中国工程教育认证协会学术委员会委员、结论审议委员会委员、计算机类专业认证委员会委员和认证专家，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任，历任全国高校计算机教育研究会理事长、副理事长，中国计算机学会教育专委、教育工委主任、副主任，还是北京市高教学会计算机教育研究会副理事长、计算机类国家级教学团队协作组发起人、国家精品开放课程建设专家组成员。
曾剑平 男，博士，现为复旦大学计算机科学技术学院副教授、硕士生导师。曾供职于软件公司并担任总工程师，在企业信息化方面做了大量工作，带领团队完成了多项创新研究应用开发项目，在全国多个省市得到推广应用，并于2004年由信息产业部认定为计算机软件高级系统分析师。担任International Journal of Network Security（信息安全、EI源刊）、Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence（Web智能）、《计算机工程与应用》等多个国内外知名学术期刊的编委。担任World Wide Web Journal、Knowledge-based Systems、IEEE SMC、IEEE TKDE、JCST、计算机科学、小型微型计算机系统等多个国内外学术期刊的审稿专家。近十多年来，申请专利10多项，其中5项为授权发明专利（第一发明人），获得1项软件著作权（第一完成人）。主持国家自然科学基金面上项目、上海市自然科学基金项目、教育部课题以及企业委托项目多项，参与国家重点科技计划、国家信息化专家咨询委员会、国家保密局、上海科委以及企业合作等项目研究。目前主要研究方向是社交媒体分析及应用、网络舆情分析技术和大数据安全。作为第一作者和通讯作者发表相关技术方向的论文60多篇，其中有10多篇是在国际著名学术期刊上。2017年出版《互联网大数据处理技术与应用》专著，并获得同行好评。
董付国 山东工商学院副教授，赤峰学院客座教授。出版Python系列教材多部，全国超过300所学校选作教材，国家图书馆和国内大部分学校图书馆购买了系列图书供读者借阅，其中，《Python可以这样学》发行繁体版。近几年来应邀为国内高校、企业讲课以及在教学研讨会上作报告超过50场，连续两次入选“中国大数据创新百人榜单”，多次获得校级教学效果奖一等奖，拥有国家发明专利1项、软件著作权1项，发表科研、教研论文40余篇。在网易云课堂、CSDN学院、龙果学院、爱奇艺、今日头条等多个平台开设Python视频课程，长期维护微信公众号“Python小屋”并免费分享超过800篇Python技术文章和300课微课视频。
雷明 《机器学习-算法、原理与应用》的作者，SIGAI创始人；2009年毕业于清华大学计算机系，获硕士学位，研究方向为机器视觉与机器学习；毕业后曾就职于百度，任高级软件工程师、项目经理。2012年加入zmodo（深圳市智美达科技股份有限公司），任CTO与平台研发中心负责人；2018年2月创立SIGAI，致力于研发简单、易用的国产机器学习框架；在机器学习与深度学习、机器视觉方向有丰富的学术和产品研发经验，间曾发表论文数篇。
四、培训证书
对经学校有关部门推荐参加培训的教师，考评合格后由全国高等学校计算机教育研究会颁发“全国高校Python数据分析与实训课程高级研修班”结业证书，对参加培训获得证书的教师，所在学校应承认其接受培训的经历，计入继续教育学时。
五、研修班时间及地点
会议时间：2019年7月22日—7月24日(7月21日报到)
会 务 费：2680元/人，住宿宾馆由会务组统一安排，交通、食宿费用自理。
会议地点：中国石油大学（华东）青岛校区培训楼
住宿地点一：中国石油大学（华东）青岛校区培训楼，380元·标准间/天，山东省青岛市西海岸新区长江西路66号中国石油大学（华东）青岛校区东门培训楼，0532—86980903。住宿费由中国石油大学（华东）继续教育学院开据“中央非税收入统一票据”。
住宿地点二：蓝海大饭店（黄岛），450元·间/天，0532-86986666，青岛市西海岸新区长江西路66号蓝海大饭店(黄岛)
联 系 人：贾斌 付弘宇
电 话： 18601290130 13521363216
邮 箱：
jiabin01011@163.com 404905510@qq.com
请各单位积极组织和推荐相关课程骨干教师参加会议。参加培训的教师请与2019年7月12日前将回执发给组委会联系人。
“全国高校Python数据分析与实训课程高级研修班”回执
（复制有效）
姓 名 |
| 性 别 |
| 职务/职称 |
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单位名称 |
| 发票抬头及纳税人识别号 |
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签收快递地址 |
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E-mail |
| 手机 |
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住宿 | □不住宿 □合住 □单住标准间 □单住大床房 |
预计报到日期及时间：□7月21日 □7月22日 □上午 □下午 □晚上 □深夜 |
住宿日期 | □21日 □22日 □23日 □24日 其他时间请注明 |
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注：请各位与会者到通知后，于2019年7月12日前，通过电子邮件的方式回复至会务组联系人，以收到会务组确认邮件为准，如无回复请务必电话确认。
