课程介绍（2026年春季学期）
目录
1. 课程信息
名称： Python编程与数据分析（本科生通识教育课程）
任课教师： 胡韧奋（irishu@bnu.edu.cn）
助教： 仇汉宇（milesqiu@mail.bnu.edu.cn）
时间： [第1-13周]周一晚9-11节
地点： 教七 406
简介： 人工智能时代，想要玩转、用好大模型，Python编程能力必不可少。如何零基础习得这门时下最便捷易用的编程语言？如何进行数据挖掘、分析，从数据中提取宝藏？如何与生成式AI展开高效且安全的协作？本课程将 从零开始 介绍计算机编程方法，并从数据爬取、预处理等方面进行 编程实践，在此基础上，讲授 机器学习、大语言模型 的原理及前沿应用。
值得一提的是，课程旨在培养 懂编程、善用AI、知边界 的综合素养。因此，课程前半段拟帮助大家打好编程基础，掌握代码审查验证能力；后期将逐步介绍主流Vibe Coding工具与使用技巧，并通过实践型作业引导学生评估AI生成代码，检测算法偏见及幻觉问题，以期助力学生掌握AI时代的计算思维与实战技能。
往届同学反馈：
讲课超级通俗易懂。
比大部分专业课都硬核实用的公选课，老师很温柔，讲课深入浅出，助教学长一直耐心解答同学们疑问，很用心的一门课!!
老师从python的基础语法入手到全方位的运用python各种库，到后期的机器学习。初步构建了python的知识体系。同时，在每次基础课程后，都会有师哥进行习题课的讲解，讲解内容也非常的具有知识含量，对于后期的使用也有着至关重要的帮助。
老师的上课内容的课程难度对于还未深入接触相关知识的同学们可能具有一定的挑战性，需要课后花费较长的时间进行自我消化学习，课程的难度相对较大。
这门课程很练习抗压能力！
老师温柔耐心又负责，两个助教师兄也很好很好。老师和助教都很关注同学们学习这门课的状态效果。
老师认真负责，讲解幽默风趣，受益颇深。
2. 课程大纲
[1] Python 入门（9 课时）
- Python基本语法、循环与递归、核心数据结构
- 函数式编程、面向对象编程基础
- AI时代的编程学习方法：文档查询检索、生成式AI辅助答疑与代码解释
[2] 网络爬虫与数据处理（6 课时）
- 通过网络爬虫程序获取数据
- 结构化与非结构化数据处理：正则表达式、网页节点提取等
- 人机协同数据处理：利用AI辅助编写复杂解析规则、优化清洗脚本
[3] 机器学习模型及其应用（9 课时）
- 机器学习核心算法原理与应用（分类、回归、聚类模型）
- 自然语言处理入门：文本特征的表示与分析方法
- Kaggle机器学习实战
[4] 生成式语言模型及其应用（6 课时）
- 大语言模型原理及最新技术进展
- 大语言模型应用研发：提示工程与微调、Agent基础与工具调用、Vibe Coding技巧
- 大模型幻觉检测实战
3. 考核方式
- 新手村·村外探险：编程练习（30%）
- Kaggle机器学习作业（30%）
- 大语言模型作业（40%）
4. 课程网站
本课程的课程网站为 www.bnupython.com，可以由此了解往届课程内容，本学期的课程信息也将在网站实时更新。
5. 写给有意向选课的同学
你好同学，很高兴你能看到这里。
当下，人工智能技术似乎正以“天”为单位飞速迭代。几乎每天都有新模型发布、新名词诞生、新应用出现。
面对这令人眼花缭乱的浪潮，或许你会产生一丝迷茫：既然如今的AI工具如此强大，我们是否还需要从零开始学习一门编程语言呢？我们能够把握新技术的全貌，跟上发展的节奏吗？
我们的回答是：AI越是强大，人类的“鉴别力”与“驾驭力”就越发珍贵。越是面对瞬息万变的技术浪潮，我们越需要掌握那些“不变”的底层逻辑。
高效利用AI、驾驭AI，必须从原理上了解它的“能”与“不能”，必须有能力分辨它执行得“好”与“坏”。
这种洞察力，恰恰来自逻辑和编程训练，来自对技术原理的认知。
如果你是编程零基础的“新手”，我们将邀请你加入“新手村”训练营，为你搭建脚手架，助你在Python代码世界中畅游。
如果你是已经修读过其他编程课的“熟手”，欢迎加入本门课程迎接新鲜的挑战，课程内容除了Python入门，还包括爬虫、机器学习、AI应用等实践性内容。
我们将特别注重引导大家成为一位合格的“主驾驶”，去审查代码、防范幻觉，安全高效地与AI协作。
但是，特别提醒，编程重在实践，如果选修本门课程，你将付出必要的时间来练习并完成作业。因此，课程会很充实、愉快，但并不轻松（参考往届同学反馈）。
期待你在试听 & 慎重思考后决定上车，我们将一起努力，度过一段有趣且难忘的旅程：）