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大學IT(數據科學基礎第2版普通高等教育十一五國家級規劃教材)

  • 作者：編者:魯燃|責編:劉玉蘭//劉璇
  • 出版社：石油大學
  • ISBN：9787563678112
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：269
人民幣：RMB 39.8 元      售價：元
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內容大鋼
    全書共分12章，包括數據科學概述、Excel數據處理與分析、Python編程基礎、Python辦公自動化、numpy與pandas應用、爬蟲與正則表達式、數據可視化、Python與人工智慧基礎等諸多方面。《大學IT（數據科學基礎）》主要供課堂教學使用，與本書配套使用的《大學IT實驗教程（數據科學基礎）》包含了相應內容的項目模塊，使數據科學基礎知識體系的認知與實踐相得益彰。
作者介紹
編者:魯燃|責編:劉玉蘭//劉璇
目錄
第1章  數據科學概述
  1.1  數據基礎
    1.1.1  數據及數據簡史
    1.1.2  數據、信息、知識與智慧
    1.1.3  電腦中的數據表示與處理
  1.2  數據科學
    1.2.1  數據科學的由來與定義
    1.2.2  數據科學的研究範疇
    1.2.3  學習數據科學的意義
    1.2.4  數據科學的研究方法
  1.3  大數據
    1.3.1  大數據的概念
    1.3.2  大數據的特徵
    1.3.3  大數據產生的根源
    1.3.4  大數據與未來
  1.4  常用數據分析工具
    1.4.1  Excel
    1.4.2  WPS表格
    1.4.3  Python
    1.4.4  SPSS
  習題
第2章  Excel數據處理與分析
  2.1  Excel基礎
    2.1.1  Excel的界面
    2.1.2  數據的輸入
    2.1.3  Excel表格的格式化
  2.2  Excel數據處理
    2.2.1  排序
    2.2.2  篩選
    2.2.3  分類匯總
    2.2.4  數據透視表
  2.3  Excel公式與函數
    2.3.1  公式
    2.3.2  函數
    2.3.3  邏輯函數
    2.3.4  文本函數
    2.3.5  日期和時間函數
    2.3.6  查找與引用函數
    2.3.7  數學與三角函數
    2.3.8  統計函數
  2.4  Excel圖表
    2.4.1  圖表的類型及應用原則
    2.4.2  圖表的創建
    2.4.3  圖表的編輯與修飾
  習題
第3章  Python概述
  3.1  Python開發環境
    3.1.1  IDE與IDLE
    3.1.2  IDLE的下載與安裝
    3.1.3  IDLE的使用

  3.2  Python編碼規範
  3.3  Python對象的使用
    3.3.1  模塊、庫和包的概念
    3.3.2  內置對象
    3.3.3  標準庫對象
    3.3.4  擴展庫對象
  3.4  應用舉例
  習題
第4章  Python數據與運算基礎
  4.1  標識符、關鍵字、常量與變數
    4.1.1  標識符和關鍵字
    4.1.2  常量與變數
  4.2  常用的內置對象
    4.2.1  Python的基本數據類型
    4.2.2  字元串基礎
    4.2.3  列表、元組、字典和集合
  4.3  運算符與表達式
    4.3.1  運算符
    4.3.2  表達式
  4.4  常用內置函數
    4.4.1  類型判斷和類型轉換函數
    4.4.2  數學運算函數
    4.4.3  輸入與輸出函數
    4.4.4  range()函數
    4.4.5  eval()函數
    4.4.6  open()函數及文件操作
    4.4.7  iter()函數和next()函數
    4.4.8  zip()函數
    4.4.9  enumerate()函數
  習題
第5章  序列結構
  5.1  序列簡介
    5.1.1  Python中的序列
    5.1.2  序列的通用操作
  5.2  有序序列
    5.2.1  字元串
    5.2.2  列表
    5.2.3  元組
  5.3  無序序列
    5.3.1  字典
    5.3.2  集合
  習題
第6章  控制結構、函數和異常處理
  6.1  控制結構
    6.1.1  順序結構
    6.1.2  分支結構
    6.1.3  while循環結構
    6.1.4  for循環結構
    6.1.5  控制結構的嵌套
    6.1.6  循環結構中的break、continue和else語句

    6.1.7  pass語句
  6.2  推導式和生成器表達式
    6.2.1  推導式
    6.2.2  生成器表達式
  6.3  函數
    6.3.1  函數簡介
    6.3.2  函數的定義與調用
    6.3.3  形參、實參與參數傳遞
    6.3.4  函數參數類型
    6.3.5  變數作用域
    6.3.6  函數的導入與使用
  6.4  函數式編程
    6.4.1  匿名函數lambda
    6.4.2  map()函數
    6.4.3  filter()函數
    6.4.4  reduce()函數
  6.5  異常處理
    6.5.1  異常與異常處理
    6.5.2  異常處理結構
    6.5.3  raise和assert
  習題
第7章  Python辦公自動化
  7.1  Python辦公自動化簡介
  7.2  Python處理Excel
    7.2.1  openpyxl庫
    7.2.2  Excel工作表結構
    7.2.3  Excel文件操作
    7.2.4  寫入Excel文件
    7.2.5  Excel單元格樣式調整
  7.3  Python處理Word
    7.3.1  python-docx庫
    7.3.2  docx文檔布局
    7.3.3  讀取文檔
    7.3.4  寫文檔操作
    7.3.5  設置文檔格式
  7.4  Python處理PPT
    7.4.1  python-pptx庫
    7.4.2  PPT基本結構
    7.4.3  讀PPT文件
    7.4.4  寫PPT文件
  7.5  Python處理PDF
    7.5.1  操作PDF文件的庫
    7.5.2  PDF文件操作
    7.5.3  PDF文件解析
  習題
第8章  numpy與pandas應用
  8.1  numpy基礎
  8.2  pandas基礎
  8.3  pandas數據處理
    8.3.1  數據導入

    8.3.2  數據清洗
    8.3.3  數據抽取
    8.3.4  數據合併
    8.3.5  數據分組
    8.3.6  數據導出
  8.4  pandas數據分析
    8.4.1  數據統計分析
    8.4.2  數據聚合分析
    8.4.3  數據交叉分析
    8.4.4  pandas可視化
  8.5  本章小結
  習題
第9章  面向對象程序設計
  9.1  面向對象基礎
  9.2  類的定義和使用
    9.2.1  類的定義和實例化
    9.2.2  數據成員
    9.2.3  成員方法
    9.2.4  訪問許可權控制
  9.3  類的繼承與多態
    9.3.1  繼承
    9.3.2  多態
  9.4  運算符重載
  9.5  應用示例
  習題
第10章  正則表達式與爬蟲
  10.1  正則表達式語法
    10.1.1  普通字元
    10.1.2  元字元
    10.1.3  擴展語法
  10.2  re模塊
    10.2.1  re模塊的函數和方法
    10.2.2  預編譯
    10.2.3  匹配與搜索
    10.2.4  match對象
    10.2.5  全文匹配
    10.2.6  檢索替換
    10.2.7  文本分割
    10.2.8  匹配方式
  10.3  爬蟲
    10.3.1  爬蟲基礎
    10.3.2  requests
  10.4  scrapy爬蟲框架
    10.4.1  scrapy的安裝
    10.4.2  基本原理
    10.4.3  scrapy的使用方法
  10.5  爬蟲實例
  習題
第11章  數據可視化
  11.1  可視化概述

  11.2  matplotlib
    11.2.1  matplotlib簡介
    11.2.2  matplotlib安裝
  11.3  基本圖形繪製
    11.3.1  折線圖繪製
    11.3.2  柱形圖繪製
    11.3.3  餅圖繪製
    11.3.4  散點圖繪製
  11.4  美化和修飾圖形
    11.4.1  坐標軸和刻度
    11.4.2  標題、圖例和註釋文本
    11.3.3  線型和字體屬性
    11.3.4  劃分畫布
  習題
第12章  Python與人工智慧基礎
  12.1  人工智慧概述
  12.2  Python文本數據處理
    12.2.1  英文文本的特徵提取
    12.2.2  中文文本的特徵提取
    12.2.3  中文詞頻詞雲生成
  12.3  Python圖像處理
    12.3.1  opencv
    12.3.2  圖像文件打開與保存
    12.3.3  圖像的顯示
    12.3.4  圖像的縮放
    12.3.5  圖像的裁剪
    12.3.6  圖像的旋轉和翻轉
    12.3.7  視頻的處理
    12.3.8  人臉檢測
  12.4  Python音頻處理
    12.4.1  音頻處理常用的庫
    12.4.2  音頻文件的讀寫例子
  習題
參考文獻

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