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大学计算机 版权信息
- ISBN:9787518351367
- 条形码:9787518351367 ; 978-7-5183-5136-7
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
大学计算机 内容简介
本书从计算工具和计算的发展入手,着重介绍以程序为工具、以数据为核心的问题解决思想和方式。本书以“数据思维”为核心,引导读者掌握利用计算机工具进行数据获取、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化的方法与技术,了解人工智能的基本思想,进而为与专业相结合的大数据处理技术打下良好的基础。全书贯穿从数据出发解决问题的思想,同时注意融人思政元素,坚持对学生思想观念的正确引导。 本书从属于“一流本科公共计算机系列规划教材”,是从“程序设计”向“人工智能”“大数据处理”跃迁的基础。本书各章内容前后衔接、深入浅出,实例丰富、内容通俗易懂,可作为高等学校本科生教材,也可作为计算机等级考试的参考书,还可供相关领域的工程技术人员学习参考。
大学计算机 目录
第1章 绪论
1.1 计算、数学与计算工具
1.2 电子计算机
1.3 现代计算机系统
1.4 计算机网络
1.5 计算机新技术
1.6 计算机系统的发展趋势
1.7 中国计算机产业现状
1.8 数据思维
课后学习任务1
第2章 数据处理工具
2.1 数据处理工具简介
2.2 Python语言工具的环境配置
2.3 Python语言的简单数据处理
2.4 Python语言的多数据处理
2.5 Python语言程序设计
课后学习任务2
第3章 数据组织与问题解决
3.1 计算思维
3.2 数据组织和数据结构
3.3 计算机问题求解灵魂——算法
3.4 问题求解过程——程序设计
课后学习任务3
第4章 数据获取
4.1 数据的认识与类型
4.2 数据的获取与存储
4.3 网页数据的获取
4.4 网页数据获取案例
课后学习任务4
第5章 数据预处理与数据分析
5.1 pandas简介
5.2 数据文件的读写
5.3 数据预处理
5.4 数据加工
5.5 数据分析
5.6 数据分析实例
课后学习任务5
第6章 数据可视化
6.1 数据可视化概述
6.2 数据可视化的常用图表
6.3 数据可视化图表的绘制
6.4 数据可视化案例
课后学习任务6
第7章 数据管理
7.1 数据管理技术
7.2 数据库技术
7.3 关系数据库及设计
7.4 SQL语言操作关系数据库
7.5 SQLite教务数据库
7.6 Python操作SQLite数据库
7.7 数据库应用系统实现
课后学习任务7
第8章 人工智能
8.1 人工智能概述
8.2 人工智能关键技术
8.3 分类与聚类问题
8.4 人工智能与计算机视觉
课后学习任务8
参考文献
1.1 计算、数学与计算工具
1.2 电子计算机
1.3 现代计算机系统
1.4 计算机网络
1.5 计算机新技术
1.6 计算机系统的发展趋势
1.7 中国计算机产业现状
1.8 数据思维
课后学习任务1
第2章 数据处理工具
2.1 数据处理工具简介
2.2 Python语言工具的环境配置
2.3 Python语言的简单数据处理
2.4 Python语言的多数据处理
2.5 Python语言程序设计
课后学习任务2
第3章 数据组织与问题解决
3.1 计算思维
3.2 数据组织和数据结构
3.3 计算机问题求解灵魂——算法
3.4 问题求解过程——程序设计
课后学习任务3
第4章 数据获取
4.1 数据的认识与类型
4.2 数据的获取与存储
4.3 网页数据的获取
4.4 网页数据获取案例
课后学习任务4
第5章 数据预处理与数据分析
5.1 pandas简介
5.2 数据文件的读写
5.3 数据预处理
5.4 数据加工
5.5 数据分析
5.6 数据分析实例
课后学习任务5
第6章 数据可视化
6.1 数据可视化概述
6.2 数据可视化的常用图表
6.3 数据可视化图表的绘制
6.4 数据可视化案例
课后学习任务6
第7章 数据管理
7.1 数据管理技术
7.2 数据库技术
7.3 关系数据库及设计
7.4 SQL语言操作关系数据库
7.5 SQLite教务数据库
7.6 Python操作SQLite数据库
7.7 数据库应用系统实现
课后学习任务7
第8章 人工智能
8.1 人工智能概述
8.2 人工智能关键技术
8.3 分类与聚类问题
8.4 人工智能与计算机视觉
课后学习任务8
参考文献
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