附件3編號類別珠海市職業能力提升行動《Python技術應用》培訓課程標準珠海市職業能力培訓課程標準委員會辦公室2020年8月

目錄一、培訓說明 31.課程名稱 32.標準定義 33.培訓對象 3二、培訓目標 31.職業素養目標 42.理論知識目標 43.操作技能目標 4三、課時分配 51.總培訓課時 52.培訓課時分配表 5四、培訓要求與培訓內容 6五、推薦教材 8六、培訓實施 81.培訓師資 82.培訓場地 93.實訓設備 9七、考核評價 91.考核方式 92.考核內容 103.考核標準 114.考核時間 125.考核設施 12《Python技術應用》課程標準一、培訓說明1.課程名稱Python技術應用2.標準定義運用Python程序開發所需工具設備，在Python編程應用場景下進行Python技術應用與開發的能力。3.培訓對象高中及其以上學歷的準備從事或正從事Python程序設計基礎、數據應用和Python技術綜合應用等行業領域的應用設計、程序開發、測試等部門及崗位的人員，具有一定的數據處理基礎。二、培訓目標通過培訓，使培訓對象能夠掌握Python程序設計語言的基礎語法，認識常見Python開發工具并掌握其Python技術應用的方法。通過培訓能在包含Python編程相關業務的智能制造、智能零售、智慧安防、智慧交通、智慧農業、互聯網企業、傳統企事業單位企業從事Python技術應用的工作。1.職業素養目標具有積極的人生態度、健康的心理素質、良好的職業道德；具有良好的責任心、進取心和堅強的意志；具有良好的人際交往、團隊協作能力；具有良好的書面表達和口頭表達能力；具有良好的人文素養和繼續學習的能力；具有基本的數學運算和運用計算機進行技術交流、信息處理的能力；具有獲取新知識、新技能的意識和能力，能適應不斷變化的職業社會；具有安全生產意識，重視環境保護。著力培養具有精益求精的工匠精神。2.理論知識目標掌握Python變量、數據類型、流程控制、數據結構、函數與模塊等Python語言基礎；掌握Python文件操作與異常處理方法；掌握常用數據的預處理、分析與可視化的方法；掌握圖像識別、自然語言處理技術的云服務接口應用及部署方法。3.操作技能目標能編寫Python流程控制、數據結構、函數與模塊等Python基礎程序；能進行Python文件操作與異常處理；能根據要求完成數據的預處理、分析與可視化；能運用圖像識別、自然語言處理技術云服務接口進行Python應用開發與邊緣設備部署應用。三、課時分配1.總培訓課時總培訓課時：60課時。其中理論教學24學時，技能訓練36學時。2.培訓課時分配表具體培訓課時分配見下：培訓課時分配表培訓內容培訓課時總課時模塊一：Python程序開發通用能力2222一、Python基礎認知與環境庫應用4二、Python變量應用4三、Python數據類型應用4四、Python流程控制應用4五、Python函數應用4模塊二：Python文件與異常處理能力88一、Python文件處理應用4二、Python異常檢測與處理4模塊三：Python數據分析能力1212一、Python數據預處理4二、Python數據分析4三、Python數據可視化4模塊四：Python綜合項目應用能力1010一、Python視覺技術應用4二、Python自然語言處理技術應用2三、Python人工智能邊緣推理應用4模塊五：考證輔導88總計6060四、培訓要求與培訓內容培訓內容培訓要求培訓建議模塊一：Python程序開發通用能力一、Python基礎認知與環境庫應用操作技能要求：1.能搭建python開發環境；2.能基于人工智能算法校驗平臺創建Python環境庫；3.能基于人工智能算法校驗平臺創建Python文件并進行編譯。理論知識要求：1.了解Python發展歷程；2.了解Python的特點和應用領域；3.掌握Python安裝及環境搭建的方法；4.掌握人工智能算法校驗平臺的Python環境庫操作方法。重點：1.掌握Python語言基礎，能編寫流程控制、數據結構、函數程序；2.掌握人工智能算法校驗平臺的使用方法，能進行Python環境庫創建和Python文件創建與編譯。難點：1.熟悉不同應用場景的技術需求，能面對不同應用場景實驗Python程序開發通用能力編寫程序。二、Python變量應用操作技能要求：1.能準確判斷Python代碼中標識符的合法性；2.能進行Python字符串的基本操作；3.能運用Python運算符進行數值計算。理論知識要求：1.掌握Python變量和變量類型；2.掌握Python字符串的概念與使用方法；3.掌握Python標識符的概念與使用規范；4.掌握Python運算法的概念與使用方法。三、Python流程控制應用操作技能要求：1.能編寫Python判斷語句；2.能編寫Python循環語句。理論知識要求：1.掌握Python判斷語句的概念與使用方法；2.掌握Python循環語句的概念與使用方法。四、Python數據結構應用操作技能要求：1.能編寫Python程序進行Python列表的基本操作；2.能編寫Python程序進行Python元組的基本操作；3.能編寫Python程序進行Python字典的基本操作。理論知識要求：1.掌握Python列表的概念與操作方法；2.掌握Python元組的概念與操作方法；3.掌握Python字典的概念與操作方法。五、Python函數應用操作技能要求：1.能編寫Python程序定義Python函數；2.能編寫Python程序調用Python函數。理論知識要求：1.掌握Python函數的概念與使用方法。模塊二：Python文件與異常處理能力一、Python文件處理應用操作技能要求：1.能編寫Python程序進行文件的基本操作；2.能基于人工智能算法校驗平臺上傳與編輯實驗文件。理論知識要求：1.掌握Python文件命令的基本操作方法；2.掌握人工智能算法校驗平臺的文件管理方法。重點：1.掌握文件操作與異常處理方法，能進行Python文件操作與異常處理；2.掌握人工智能算法校驗平臺的文件管理方法，能進行實驗文件管理。難點：1.熟悉不同應用場景的數據處理方式，能面對不同應用場景進行Python文件與異常處理。二、Python異常檢測與處理操作技能要求：1.能編寫Python程序進行基本異常檢測；2.能編寫Python程序進行基本異常處理。理論知識要求：1.掌握Python異常的概念及基本檢測方法；2.掌握Python異常的基本處理方法。模塊三：Python數據分析能力一、Python數據預處理操作技能要求：1.能運用Pandas對數據進行數據聚合、清理和轉換等基本操作；2.能運用Pandas對數據進行離散化處理及隨機采樣等基本操作。理論知識要求：1.了解Pandas的基本概念與應用場景；2.掌握Pandas數據聚合、清理和轉換的操作方法；3.掌握Pandas離散化處理及隨機采樣的操作方法。重點：1.掌握常用數據處理的方法，能夠根據要求完成數據的預處理、分析與可視化。難點：1.熟悉不同應用場景的數據處理方式，能面對不同應用場景的數據進行數據預處理、數據分析與數據可視化。二、Python數據分析操作技能要求：1.能運用Pandas對數據進行相關分析；2.能運用Pandas對數據進行關聯規則挖掘。理論知識要求：1.掌握Pandas數據相關分析的操作方法；2.掌握Pandas數據關聯規則挖掘的操作方法。三、Python數據可視化操作技能要求：1.能運用Matplotlib創建類別比較型圖表；2.能運用Matplotlib創建數據關系型圖表；3.能運用Matplotlib創建數據分布型圖表。理論知識要求：1.了解Matplotlib的基本概念與應用場景；2.掌握Matplotlib常用圖表的使用方法。模塊四：Python綜合項目應用能力一、Python視覺技術應用操作技能要求：1.能夠利用圖像識別云服務接口，完成通用物體識別相關應用；2.能夠利用圖像識別云服務接口，完成車輛識別相關應用。理論知識要求：1.了解圖像識別技術的應用場景；2.掌握AI開放平臺（如百度AI開放平臺）的圖像識別云服務接口調用方式。重點：1.掌握圖像識別與自然語言處理技術的云服務接口應用方法；2.掌握人工智能邊緣開發設備的模型部署與應用方法。難點：1.熟悉不同應用場景的技術需求，能面對不同應用場景選擇合適人工智能技術進行應用。二、Python自然語言處理技術應用操作技能要求：1.能夠利用情感分析云服務接口，完成情感分析相關應用；2.能夠利用機器翻譯云服務接口，完成機器翻譯相關應用。理論知識要求：1.了解自然語言處理技術的應用場景；2.掌握AI開放平臺（如百度AI開放平臺）的自然語言處理技術云服務接口調用方式。三、Python人工智能邊緣推理應用操作技能要求：1.能使用云服務接口與預訓練模型在人工智能邊緣開發設備進行人工智能模型部署與應用。理論知識要求：1.了解人工智能邊緣推理應用場景；2.掌握人工智能邊緣開發設備的預訓練模型部署與應用方法。五、推薦教材1.教材名稱：《Python程序設計》2.出版社：高等教育出版社3.編者：黃銳軍4.出版時間：2018年六、培訓實施1.培訓師資培訓的教師應具有從事Python編程行業Python程序設計或程序開發工程師三年及三年以上的工作經驗，并且具有完整的項目開發經驗，對圖像處理、自然語言、人工智能邏輯推理等有一定的了解。2.培訓場地理論知識培訓在配備計算機的多媒體教室進行。專業能力培訓在具有計算機及其網絡硬件和相關軟件、外圍設備等設備的場地進行。3.實訓設備技能培訓的實習工具與設備表序號設備及用品名稱數量備注1考生計算機30套2人工智能邊緣開發設備30套3人工智能教學管理平臺1套4人工智能算法檢驗平臺1套5本地服務器1套七、考核評價1.考核方式考試包括理論知識考核和操作技能考核兩部分。理論知識考核試卷滿分100分，共50道試題，其中單選題15道，多選題10道，判斷題5道；操作技能考核試卷滿分100分，試卷含3-5道實踐性試題，試題形式包括案例分析、軟件代碼編碼等。理論知識考核與操作技能考核合格標準均為60分。2.考核內容理論知識考核內容：職業技能名稱Python技術應用序號項目名稱模塊編號模塊內容考核方式選考方法考核時間配分1Python技術應用理論知識考核AI-T-101Python程序開發通用能力在線必考2小時內25AI-T-102Python文件與異常處理能力在線必考25AI-T-103Python數據分析能力在線必考25AI-T-104Python綜合項目應用能力在線必考25合計100備注操作技能考核內容：職業技能名稱Python技術應用序號項目名稱模塊編號模塊內容考核方式選考方法考核時間配分1Python技術應用操作技能考核AI-T-201Python程序開發通用能力在線必考2小時內25AI-T-202Python文件與異常處理能力在線必考25AI-T-203Python數據分析能力在線必考25AI-T-204Python綜合項目應用能力在線必考25合計100備注操作技能考核包括過程考核和結果考核兩部分。實操過程考核主要以操作規范性和安全性為主，操作方法、步驟、順序等的考核由實操試卷上記錄實現；實操結果考核一般分項目功能實現、工藝水平兩方面的考核內容。3.考核標準考核項目操作技能要求理論知識要求模塊一：Python程序開發通用能力一、Python基礎認知與環境庫應用1.能搭建python開發環境；2.能基于人工智能算法校驗平臺創建Python環境庫；3.能基于人工智能算法校驗平臺創建Python文件并進行編譯。1.了解Python發展歷程；2.了解Python的特點和應用領域；3.掌握Python安裝及環境搭建的方法；4.掌握人工智能算法校驗平臺的Python環境庫操作方法。二、Python變量應用1.能準確判斷Python代碼中標識符的合法性；2.能進行Python字符串的基本操作；3.能運用Python運算符進行數值計算。1.掌握Python變量和變量類型；2.掌握Python字符串的概念與使用方法；3.掌握Python標識符的概念與使用規范；4.掌握Python運算法的概念與使用方法。三、Python流程控制應用1.能編寫Python判斷語句；2.能編寫Python循環語句。1.掌握Python判斷語句的概念與使用方法；2.掌握Python循環語句的概念與使用方法。四、Python數據結構應用1.能編寫Python程序進行Python列表的基本操作；2.能編寫Python程序進行Python元組的基本操作；3.能編寫Python程序進行Python字典的基本操作。1.掌握Python列表的概念與操作方法；2.掌握Python元組的概念與操作方法；3.掌握Python字典的概念與操作方法。五、Python函數應用1.能編寫Python程序定義Python函數；2.能編寫Python程序調用Python函數。1.掌握Python函數的概念與使用方法。模塊二：Python文件與異常處理能力一、Python文件處理應用1.能編寫Python程序進行文件的基本操作；2.能基于人工智能算法校驗平臺上傳與編輯實驗文件。1.掌握Python文件命令的基本操作方法；2.掌握人工智能算法校驗平臺的文件管理方法。二、Python異常檢測與處理1.能編寫Python程序進行基本異常檢測；2.能編寫Python程序進行基本異常處理。1.掌握Python異常的概念及基本檢測方法；2.掌握Python異常的基本處理方法。模塊三：Python數據分析能力一、Python數據預處理1.能運用Pandas對數據進行數據聚合、清理和轉換等基本操作；2.能運用Pandas對數據進行離散化處理及隨機采樣等基本操作。1.了解Pandas的基本概念與應用場景；2.掌握Pandas數據聚合、清理和轉換的操作方法；3.掌握Pandas離散化處理及隨機采樣的操作方法。二、Python數據分析1.能運用Pandas對數據進行相關分析；2.能運用Pandas對數據進行關聯規則挖掘。1.掌握Pandas數據相關分析的操作方法；2.掌握Pandas數據關聯規則挖掘的操作