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大學(xué)計(jì)算機(jī) 版權(quán)信息
- ISBN：9787518351367
- 條形碼：9787518351367 ; 978-7-5183-5136-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大學(xué)計(jì)算機(jī) 內(nèi)容簡介
本書從計(jì)算工具和計(jì)算的發(fā)展入手，著重介紹以程序?yàn)楣ぞ摺⒁詳?shù)據(jù)為核心的問題解決思想和方式。本書以“數(shù)據(jù)思維”為核心，引導(dǎo)讀者掌握利用計(jì)算機(jī)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化的方法與技術(shù)，了解人工智能的基本思想，進(jìn)而為與專業(yè)相結(jié)合的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)打下良好的基礎(chǔ)。全書貫穿從數(shù)據(jù)出發(fā)解決問題的思想，同時注意融人思政元素，堅(jiān)持對學(xué)生思想觀念的正確引導(dǎo)。 本書從屬于“一流本科公共計(jì)算機(jī)系列規(guī)劃教材”，是從“程序設(shè)計(jì)”向“人工智能”“大數(shù)據(jù)處理”躍遷的基礎(chǔ)。本書各章內(nèi)容前后銜接、深入淺出，實(shí)例豐富、內(nèi)容通俗易懂，可作為高等學(xué)校本科生教材，也可作為計(jì)算機(jī)等級考試的參考書，還可供相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。
大學(xué)計(jì)算機(jī) 目錄
第1章 緒論
1.1 計(jì)算、數(shù)學(xué)與計(jì)算工具
1.2 電子計(jì)算機(jī)
1.3 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)
1.4 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)
1.5 計(jì)算機(jī)新技術(shù)
1.6 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
1.7 中國計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀
1.8 數(shù)據(jù)思維
課后學(xué)習(xí)任務(wù)1
第2章 數(shù)據(jù)處理工具
2.1 數(shù)據(jù)處理工具簡介
2.2 Python語言工具的環(huán)境配置
2.3 Python語言的簡單數(shù)據(jù)處理
2.4 Python語言的多數(shù)據(jù)處理
2.5 Python語言程序設(shè)計(jì)
課后學(xué)習(xí)任務(wù)2
第3章 數(shù)據(jù)組織與問題解決
3.1 計(jì)算思維
3.2 數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 計(jì)算機(jī)問題求解靈魂——算法
3.4 問題求解過程——程序設(shè)計(jì)
課后學(xué)習(xí)任務(wù)3
第4章 數(shù)據(jù)獲取
4.1 數(shù)據(jù)的認(rèn)識與類型
4.2 數(shù)據(jù)的獲取與存儲
4.3 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的獲取
4.4 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取案例
課后學(xué)習(xí)任務(wù)4
第5章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析
5.1 pandas簡介
5.2 數(shù)據(jù)文件的讀寫
5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.4 數(shù)據(jù)加工
5.5 數(shù)據(jù)分析
5.6 數(shù)據(jù)分析實(shí)例
課后學(xué)習(xí)任務(wù)5
第6章 數(shù)據(jù)可視化
6.1 數(shù)據(jù)可視化概述
6.2 數(shù)據(jù)可視化的常用圖表
6.3 數(shù)據(jù)可視化圖表的繪制
6.4 數(shù)據(jù)可視化案例
課后學(xué)習(xí)任務(wù)6
第7章 數(shù)據(jù)管理
7.1 數(shù)據(jù)管理技術(shù)
7.2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)
7.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫及設(shè)計(jì)
7.4 SQL語言操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫
7.5 SQLite教務(wù)數(shù)據(jù)庫
7.6 Python操作SQLite數(shù)據(jù)庫
7.7 數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
課后學(xué)習(xí)任務(wù)7
第8章 人工智能
8.1 人工智能概述
8.2 人工智能關(guān)鍵技術(shù)
8.3 分類與聚類問題
8.4 人工智能與計(jì)算機(jī)視覺
課后學(xué)習(xí)任務(wù)8
參考文獻(xiàn)
1.1 計(jì)算、數(shù)學(xué)與計(jì)算工具
1.2 電子計(jì)算機(jī)
1.3 現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)
1.4 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)
1.5 計(jì)算機(jī)新技術(shù)
1.6 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
1.7 中國計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀
1.8 數(shù)據(jù)思維
課后學(xué)習(xí)任務(wù)1
第2章 數(shù)據(jù)處理工具
2.1 數(shù)據(jù)處理工具簡介
2.2 Python語言工具的環(huán)境配置
2.3 Python語言的簡單數(shù)據(jù)處理
2.4 Python語言的多數(shù)據(jù)處理
2.5 Python語言程序設(shè)計(jì)
課后學(xué)習(xí)任務(wù)2
第3章 數(shù)據(jù)組織與問題解決
3.1 計(jì)算思維
3.2 數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3 計(jì)算機(jī)問題求解靈魂——算法
3.4 問題求解過程——程序設(shè)計(jì)
課后學(xué)習(xí)任務(wù)3
第4章 數(shù)據(jù)獲取
4.1 數(shù)據(jù)的認(rèn)識與類型
4.2 數(shù)據(jù)的獲取與存儲
4.3 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的獲取
4.4 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取案例
課后學(xué)習(xí)任務(wù)4
第5章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)分析
5.1 pandas簡介
5.2 數(shù)據(jù)文件的讀寫
5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.4 數(shù)據(jù)加工
5.5 數(shù)據(jù)分析
5.6 數(shù)據(jù)分析實(shí)例
課后學(xué)習(xí)任務(wù)5
第6章 數(shù)據(jù)可視化
6.1 數(shù)據(jù)可視化概述
6.2 數(shù)據(jù)可視化的常用圖表
6.3 數(shù)據(jù)可視化圖表的繪制
6.4 數(shù)據(jù)可視化案例
課后學(xué)習(xí)任務(wù)6
第7章 數(shù)據(jù)管理
7.1 數(shù)據(jù)管理技術(shù)
7.2 數(shù)據(jù)庫技術(shù)
7.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫及設(shè)計(jì)
7.4 SQL語言操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫
7.5 SQLite教務(wù)數(shù)據(jù)庫
7.6 Python操作SQLite數(shù)據(jù)庫
7.7 數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
課后學(xué)習(xí)任務(wù)7
第8章 人工智能
8.1 人工智能概述
8.2 人工智能關(guān)鍵技術(shù)
8.3 分類與聚類問題
8.4 人工智能與計(jì)算機(jī)視覺
課后學(xué)習(xí)任務(wù)8
參考文獻(xiàn)
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