生成清晰、简洁的课程大纲概述，突出重点信息。
零基础Python到个人数据仪表盘：三模块实战课纲速览 课程定位 - 面向零基础的成年人，循序渐进，从Python入门到数据处理与Web开发，最终完成可部署的“个人数据仪表盘”。 课程结构 - 模块1：Python基础语法与数据类型 - 目标：掌握入门必备语法与常见数据类型 - 实战产出：一个可运行的命令行小工具（CLI） - 模块2：数据处理入门（Pandas） - 目标：了解数据读取、清洗与基础分析流程 - 实战产出：一份数据分析小报告 - 模块3：Web基础与Flask - 目标：掌握基本Web概念与Flask应用搭建 - 实战产出：上线课程项目页（项目页面雏形） 期末项目 - 成果：个人数据仪表盘 - 要求：完成部署与演示，展示数据处理与Web整合能力 学习产出一览 - 命令行小工具 - 数据分析小报告 - Flask项目页 - 可部署并可演示的个人数据仪表盘 关键词（SEO） - Python入门、零基础编程、Pandas数据处理、Flask Web开发、数据分析、个人数据仪表盘、项目实战、部署与演示
数据可视化基础：面向大二及以上的Python可视化入门 课程概览 面向大二及以上学生的实用型课程，聚焦图表选择与人类感知原则，配合Python与Matplotlib完成常见基础可视化构建与规范呈现。 适用对象与先修 - 适用对象：大二及以上学生 - 先修要求：统计学基础；熟悉Python基础语法 课程目标 - 掌握基于感知与任务的图表选择原则 - 使用Python与Matplotlib实现基础图表绘制 单元设置（4单元） 1. 认知与图表类型：理解感知原理与常见图表的使用场景 2. 颜色与版式：配色策略与版式规范，提升可读性与一致性 3. 折线、柱状与散点：用Matplotlib实现核心图表并进行对比与优化 4. 数据清洗与图表规范：基础清洗流程与可视化规范化表达 考核方式 - 平时作业2次 - 期末可视化项目 结果导向 完成课程后，能根据任务选择合适图表，并用Python/Matplotlib高效绘制与规范呈现基础数据可视化。
Frontend Engineering in Practice: 4-Week, 2-Iteration Overview A focused, hands-on course designed to transition learners from entry-level to intermediate, with concrete milestones and a production-ready outcome. Timeline and Milestones - Cadence: 4 weeks, 2 iterations - M1 (end of Week 1): ESLint + Prettier setup and modular build established - M2 (end of Week 3): Vite integrated and unit testing framework connected - M3 (end of Week 4): CI/CD completed and performance baseline defined Core Units - Modern JavaScript Features and Conventions - Build Tools and Package Management - Automated Testing - Release and Monitoring Difficulty - Transition level: Beginner to Intermediate Outcome - A maintainable frontend scaffolding repository ready for real-world use Keywords: frontend engineering, Vite, ESLint, Prettier, unit testing, CI/CD, performance baseline, build tools, package management, release, monitoring, modern JavaScript
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