精进 Python 编程本领 赋能健康数据科研——Python编程基础学习社区第二次课程顺利开展
为助力学生掌握Python数据处理与分析核心技能，夯实健康数据科学实践基础，提升科研数据分析能力，6月17日晚，Python编程基础学习小组第二次线下课程在D3组团6号楼一站式学生社区顺利开展。本次课程由丁潇老师主讲，围绕数据导入、数据预处理、数据可视化及机器学习基础四大模块展开系统教学，为社区学员带来兼具理论深度与实操价值的编程指导。
课程伊始，丁老师从数据处理的基础环节切入，系统讲解了Python环境下多格式科研数据的导入与导出方法。针对医学与公共卫生领域常见的文本数据、Excel数据两类格式，老师分别演示了NumPy与Pandas两大工具的读取方案，同时介绍了NumPy数组与Pandas数据框的相互转换方式，以及处理后数据的多格式保存方法，帮助学员打通不同数据格式的处理壁垒，形成“读取-转换-导出”的完整操作闭环，筑牢数据处理的入门根基。
随后，课程聚焦数据可视化教学模块。丁老师结合医学科研绘图的实际需求，系统讲解了Matplotlib与Seaborn两大绘图库的使用技巧。课程覆盖了折线图、散点图、柱状图、热力图等科研高频图表的代码实现，同时拓展了子图布局、雷达图、箱线图等进阶绘图功能。老师特别强调了科研绘图的配色规范，结合顶刊论文实例分享了高质量配色方案与60-30-10色彩搭配原则，指导学员绘制兼具专业性与美观度的数据图表，助力科研成果的标准化可视化呈现。
课程最后，丁老师拓展介绍了机器学习的基础概念与医药健康领域应用场景。老师梳理了监督学习与无监督学习的核心区别与典型算法，结合流行病预测、心血管疾病分析、医学影像分析等实践案例，展现了Python在机器学习中的应用价值，并通过线性回归、简单MLP架构的代码示例，让学员直观了解机器学习模型的实现逻辑，拓宽了编程技术的应用视野。
本次课程内容紧密贴合健康数据领域的学习与科研需求，是学院同伴驱动式学习社区育人模式的具体实践。通过本次学习，学员们系统掌握了Python数据处理的完整流程与科研可视化技巧，初步建立了机器学习的认知框架，有效破解了数据读取不熟练、清洗逻辑不清晰、绘图不规范等实操难题。后续，学习社区将继续推进系列课程，引导学员将所学知识运用到科研实践与专业学习中，持续打磨编程能力，精进数据科学素养。
文字 | 马群欣
图片 | 简丹
排版 | 高昊岚
责编 | 胡戴宝
审核 | 胡戴宝
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