在现在可以看到开展数据分析都是借助于python语言，而python语言在进行这类工作的时候，也就是借助于其中的name和PANDA来加以进行。也就是作为一个程序开发人员，要能用好这两个库，把它作为一个工具，调用数据源和对现成的数据开展相应的分析，得到期望的结果，数据分析的这项工作也自然就圆满的完成了。
在准备下学期的这门课的时候，看到教材上的一些相关程序代码，其实真正要自己写的非常的少，不外就是一些参数的传递和相应的方法的调用。关键就是方法如何要加以调用，因为在广袤的库资源当中有大量的方法呈现在那里。
作为方法的调用者来说，可能会犯选择性强迫症，不知道如何选择。学习python数据分析就是要学会去选择其中的适当方法来解决对应的问题，而这个过程是一个由不断的实践到认识的过程。认知的产生源自于反复的实践，而反复的实践起源于对这门技术的学习。
我作为一名老程序员，现在从事教学工作，以前在程序的开发代码当中运用了blackspring和mybatis这些框架，无一例外都是借助于现有的一些框架内涵的方法进行调用。
其实到了python数据分析这个领域当中，也就是换了一门语言，换了一个库资源对其进行相应的调用，即便如此思想就是一致。可是真正在教的时候，要让学生去领悟其中的内涵所在，还是需要花一定的功夫。
也许我对这个方法感觉非常的容易，但是换做一个学生来讲，他对方法的理解就未必那么容易，而且面对的还不是一个学生，而是几十名的学生。因而在课程的准备工作当中，必须要设身处地的站在学生的角度加以思考，想一想学生会遇到哪类的问题，这个方法的讲解和调用以及演示该如何。才能让学生更好的、更容易的去理解它、领悟它，这才是课程教学过程当中应当思考的一个问题。
这一系列的活动要在下学期的课程开展之后才能得到相应的验证，目前就是要做最好的准备。
