各高校教务处、相关学院（系）负责人：Python语言是目前最为流行的编程语言之一，已成为大数据、数据科学、数据分析、人工智能、机器学习以及相关专业的必修课程。根据KDnuggets的一项研究显示，Python语言已于超越R语言成为数据分析、数据科学和机器学习领域的最受欢迎的语言。但是，现阶段我国Python语言课程建设中普遍存在师资力量不足、与专业结合度不高、动手实践能力差等问题。为此，全国高校大数据教育联盟继第一期厦门研修班圆满结束后，计划于暑期举办“Python编程及数据分析骨干教师高级研修班”，面向数据科学、数据分析、大数据应用以及相关专业有针对性地培养骨干教师。一、主办单位全国高校大数据教育联盟二、目标与定位1.面向大数据相关专业的教学需要，讲解Python编程技术；2.重视理论讲解与上机操作相结合，提升教师动手实战能力；3.结合Python技术讲解大数据思维和数据科学的主要特点；4.通过典型案例，理解Python数据分析项目的基本流程；5.提供面向数据科学与大数据应用的Python教程与课程资源。三、研修形式本次研修班采取网络视频学习+现场面授形式。网络学习系统在报名后立即开通，时长为6个月。四、研修时间地点及费用第一期研修班（西宁）面授时间：7月15日—7月20日（15日全天报到）研修地点：西宁市（具体地址开班前一周另行通知）研修费用：4980元/人。第二期研修班（大连）面授时间：8月5日—8月10日（5日全天报到）研修地点：大连市（具体地址开班前一周另行通知）研修费用：4980元/人五、相关说明：1.为了保证教学质量，本次研修班将限制学员人数。名额有限，报满即止。2.本次研修的具体工作由全国高校大数据教育联盟依托单位——优选创新（北京）科技有限公司承担。培训费发票由优选创新（北京）科技有限公司开具。3.研修期间住宿由会务组统一安排，食宿、交通费自理。4.研修费缴纳形式：银行汇款或现场POS刷卡。银行汇款请务必在备注栏里注明“Python研修班”，汇款后请及时告知会务组。六、研修证书对经学校有关部门推荐参加研修的教师，考评合格后由全国高校大数据教育联盟颁发“高等学校教师研修”结业证书，并由工业和信息化部教育与考试中心颁发《大数据分析师》职业技术认证证书（见附件一），需要办理证书的老师请提前准备好3张2寸白底纸质版证件照用于办理认证证书。对参加研修获得证书的教师，所在学校应承认其接受研修的经历，计入继续教育学时。七、研修班联系人与联系方式具体联系地址：/charter请各单位积极组织和推荐相关课程骨干教师参加会议。参加研修的教师请研修班开始前一周将报名表（见附件三）发给组委会联系人。八、其它事项：附件：1、大数据分析师证书2、课程内容及安排3、主讲专家介绍4、报名表附件1：
（最终证书样式以发证为准）附件2：课程内容及安排第1天初级——Python快速入门（一）1.1 开发环境（从IPython到Jupyter Lab）1.2 编程方法（Anoconda与Jupyter Lab的用法）1.3 包、模块、类、函数与方法1.4 变量、运算符、表达式、语句1.5 数据类型（列表、元组、集合、字符串、随机数和时间类型）1.6 内置函数、模块函数、自定义函数与Lambda函数第2天初级——Python快速入门（二）2.1 异常处理、断言与程序调试2.2 容器、迭代器与生成器2.3 搜索路径与当前工作目录2.4 文件读/写2.5 魔术命令2.6 面向对象编程第3天中级——Python数据准备与加工3.1 向量化计算与NumPy3.2 数据框计算与Pandas3.3 数据爬取与Scrapy3.4 常用数据加工方法的练习第4天中级——Python数据分析与洞见4.1 数据可视化（MatPlotlib、Seaborn、Pandas）4.2 机器学习（贝叶斯学习、支持向量机、决策树、随机森林、K-Means、KNN）4.3 统计模型（简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA）第5天高级——Spark编程与综合实战5.1 Python + Spark编程环境搭建5.2 Python + Spark核心知识点与案例5.3 综合项目实践（3~5个实战应用）（注：以上日程仅供参考，最终日程以实际课程为准。主讲老师将根据学员的基础及教学效果动态调整课程进度）附件3、主讲专家
姓名：朝乐门学历：研究生学位：博士工作单位： 中国人民大学 中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室、信息资源管理学院副教授，博士生导师；章鱼大数据首席数据科学家；中国计算机学会信息系统专委员会委员、ACM高级会员、国际知识管理协会正式委员；获得北京市中青年骨干教师称号、国际知识管理与智力资本杰出成就奖、Emerald/EFMD国际杰出博士论文奖、国家自然科学基金项目优秀项目、中国大数据学术创新奖和中国大数据创新百人等多种奖励30余项。1．我国第一部系统阐述数据科学理念、理论、方法、技术和工具的重要专著——《数据科学》（清华大学出版社，）的作者。2．数据科学与大数据技术专业第一个领域本体DataScienceOntology研发团队的总负责人。3．-应教育部高等学校计算机类专业教指委、全国高校大数据教育联盟、清华大学出版社、IBM公司等单位的特邀，在全国多地主讲大数据和数据科学相关的学术报告、系列讲座和实践研修，得到学员们的高度评价和一致认可。4．9月出版个人第二部著作《数据科学理论与实践》。5．编著《面向数据科学的Python编程》（即将出版））。
