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内容大纲
全书共分12章，包括数据科学概述、Excel数据处理与分析、Python编程基础、Python办公自动化、numpy与pandas应用、爬虫与正则表达式、数据可视化、Python与人工智能基础等诸多方面。《大学IT（数据科学基础）》主要供课堂教学使用，与本书配套使用的《大学IT实验教程（数据科学基础）》包含了相应内容的项目模块，使数据科学基础知识体系的认知与实践相得益彰。 -
作者介绍
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目录
第1章 数据科学概述
1.1 数据基础
1.1.1 数据及数据简史
1.1.2 数据、信息、知识与智慧
1.1.3 计算机中的数据表示与处理
1.2 数据科学
1.2.1 数据科学的由来与定义
1.2.2 数据科学的研究范畴
1.2.3 学习数据科学的意义
1.2.4 数据科学的研究方法
1.3 大数据
1.3.1 大数据的概念
1.3.2 大数据的特征
1.3.3 大数据产生的根源
1.3.4 大数据与未来
1.4 常用数据分析工具
1.4.1 Excel
1.4.2 WPS表格
1.4.3 Python
1.4.4 SPSS
习题
第2章 Excel数据处理与分析
2.1 Excel基础
2.1.1 Excel的界面
2.1.2 数据的输入
2.1.3 Excel表格的格式化
2.2 Excel数据处理
2.2.1 排序
2.2.2 筛选
2.2.3 分类汇总
2.2.4 数据透视表
2.3 Excel公式与函数
2.3.1 公式
2.3.2 函数
2.3.3 逻辑函数
2.3.4 文本函数
2.3.5 日期和时间函数
2.3.6 查找与引用函数
2.3.7 数学与三角函数
2.3.8 统计函数
2.4 Excel图表
2.4.1 图表的类型及应用原则
2.4.2 图表的创建
2.4.3 图表的编辑与修饰
习题
第3章 Python概述
3.1 Python开发环境
3.1.1 IDE与IDLE
3.1.2 IDLE的下载与安装
3.1.3 IDLE的使用
3.2 Python编码规范
3.3 Python对象的使用
3.3.1 模块、库和包的概念
3.3.2 内置对象
3.3.3 标准库对象
3.3.4 扩展库对象
3.4 应用举例
习题
第4章 Python数据与运算基础
4.1 标识符、关键字、常量与变量
4.1.1 标识符和关键字
4.1.2 常量与变量
4.2 常用的内置对象
4.2.1 Python的基本数据类型
4.2.2 字符串基础
4.2.3 列表、元组、字典和集合
4.3 运算符与表达式
4.3.1 运算符
4.3.2 表达式
4.4 常用内置函数
4.4.1 类型判断和类型转换函数
4.4.2 数学运算函数
4.4.3 输入与输出函数
4.4.4 range()函数
4.4.5 eval()函数
4.4.6 open()函数及文件操作
4.4.7 iter()函数和next()函数
4.4.8 zip()函数
4.4.9 enumerate()函数
习题
第5章 序列结构
5.1 序列简介
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 字符串
5.2.2 列表
5.2.3 元组
5.3 无序序列
5.3.1 字典
5.3.2 集合
习题
第6章 控制结构、函数和异常处理
6.1 控制结构
6.1.1 顺序结构
6.1.2 分支结构
6.1.3 while循环结构
6.1.4 for循环结构
6.1.5 控制结构的嵌套
6.1.6 循环结构中的break、continue和else语句
6.1.7 pass语句
6.2 推导式和生成器表达式
6.2.1 推导式
6.2.2 生成器表达式
6.3 函数
6.3.1 函数简介
6.3.2 函数的定义与调用
6.3.3 形参、实参与参数传递
6.3.4 函数参数类型
6.3.5 变量作用域
6.3.6 函数的导入与使用
6.4 函数式编程
6.4.1 匿名函数lambda
6.4.2 map()函数
6.4.3 filter()函数
6.4.4 reduce()函数
6.5 异常处理
6.5.1 异常与异常处理
6.5.2 异常处理结构
6.5.3 raise和assert
习题
第7章 Python办公自动化
7.1 Python办公自动化简介
7.2 Python处理Excel
7.2.1 openpyxl库
7.2.2 Excel工作表结构
7.2.3 Excel文件操作
7.2.4 写入Excel文件
7.2.5 Excel单元格样式调整
7.3 Python处理Word
7.3.1 python-docx库
7.3.2 docx文档布局
7.3.3 读取文档
7.3.4 写文档操作
7.3.5 设置文档格式
7.4 Python处理PPT
7.4.1 python-pptx库
7.4.2 PPT基本结构
7.4.3 读PPT文件
7.4.4 写PPT文件
7.5 Python处理PDF
7.5.1 操作PDF文件的库
7.5.2 PDF文件操作
7.5.3 PDF文件解析
习题
第8章 numpy与pandas应用
8.1 numpy基础
8.2 pandas基础
8.3 pandas数据处理
8.3.1 数据导入
8.3.2 数据清洗
8.3.3 数据抽取
8.3.4 数据合并
8.3.5 数据分组
8.3.6 数据导出
8.4 pandas数据分析
8.4.1 数据统计分析
8.4.2 数据聚合分析
8.4.3 数据交叉分析
8.4.4 pandas可视化
8.5 本章小结
习题
第9章 面向对象程序设计
9.1 面向对象基础
9.2 类的定义和使用
9.2.1 类的定义和实例化
9.2.2 数据成员
9.2.3 成员方法
9.2.4 访问权限控制
9.3 类的继承与多态
9.3.1 继承
9.3.2 多态
9.4 运算符重载
9.5 应用示例
习题
第10章 正则表达式与爬虫
10.1 正则表达式语法
10.1.1 普通字符
10.1.2 元字符
10.1.3 扩展语法
10.2 re模块
10.2.1 re模块的函数和方法
10.2.2 预编译
10.2.3 匹配与搜索
10.2.4 match对象
10.2.5 全文匹配
10.2.6 检索替换
10.2.7 文本分割
10.2.8 匹配方式
10.3 爬虫
10.3.1 爬虫基础
10.3.2 requests
10.4 scrapy爬虫框架
10.4.1 scrapy的安装
10.4.2 基本原理
10.4.3 scrapy的使用方法
10.5 爬虫实例
习题
第11章 数据可视化
11.1 可视化概述
11.2 matplotlib
11.2.1 matplotlib简介
11.2.2 matplotlib安装
11.3 基本图形绘制
11.3.1 折线图绘制
11.3.2 柱形图绘制
11.3.3 饼图绘制
11.3.4 散点图绘制
11.4 美化和修饰图形
11.4.1 坐标轴和刻度
11.4.2 标题、图例和注释文本
11.3.3 线型和字体属性
11.3.4 划分画布
习题
第12章 Python与人工智能基础
12.1 人工智能概述
12.2 Python文本数据处理
12.2.1 英文文本的特征提取
12.2.2 中文文本的特征提取
12.2.3 中文词频词云生成
12.3 Python图像处理
12.3.1 opencv
12.3.2 图像文件打开与保存
12.3.3 图像的显示
12.3.4 图像的缩放
12.3.5 图像的裁剪
12.3.6 图像的旋转和翻转
12.3.7 视频的处理
12.3.8 人脸检测
12.4 Python音频处理
12.4.1 音频处理常用的库
12.4.2 音频文件的读写例子
习题
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