数据智能—Python数据分析与可视化--聚文网

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内容简介

本书以数据智能和编程思维为核心，围绕数据的全生命周期管理概念，详细介绍了基于Python的数据分析与可视化方法，涵盖基本概念、数据处理、数据获取、数据计算、数据分析、数据可视化及综合应用。本书分为理论和实验两部分，内容由浅入深，语言通俗易懂，案例贴近学生生活和学习真实场景，既体现了数据科学的技术热点，又兼顾了案例的生动性和趣味性，适合全国高等学校各专业作为“ 新文科”建设背景下的人工智能和数据科学通识课教材使用，也可作为大数据、智能数据处理相关专业的专业教材或参考教材。

理论篇第1章数据智能概述 1.1 数据智能技术 1.1.1 数据科学过程的基本概念 1.1.2 机器学习 1.1.3 深度学习 1.1.4 习题与实践 1.2 编程思维 1.2.1 编程思维概述 1.2.2 习题与实践 1.3 数据结构与应用 1.3.1 数据的逻辑结构 1.3.2 数据的存储结构 1.3.3 常见的数据结构 1.3.4 习题与实践 1.4 数据隐私与数据安全 1.4.1 数据隐私 1.4.2 数据安全 1.4.3 数据道德 1.4.4 习题与实践第2章基本数据处理 2.1 算法的表达 2.1.1 什么是算法 2.1.2 算法流程图 2.1.3 算法的控制结构 2.1.4习题与实践25〖3〗数据智能——Python数据分析与可视化目录〖3〗2.2 数据基础 2.2.1 数据的程序表达 2.2.2 数据的传递 2.2.3 习题与实践 2.3 批量数据处理应用 2.3.1 字符串 2.3.2 列表 2.3.3 元组 2.3.4 字典 2.3.5 集合 2.3.6 习题与实践第3章数据处理编程 3.1 程序的基本结构 3.1.1 控制流 3.1.2 程序运算选择 3.1.3 程序运算控制 3.1.4 习题与实践 3.2 模块化程序设计 3.2.1 函数 3.2.2 模块与Python库 3.2.3 习题与实践第4章数据获取与计算 4.1 数据采集和处理 4.1.1 文件输入输出 4.1.2 读取文件内容

数据智能—Python数据分析与可视化

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