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数据应用开发与服务(Python)(初级)


作者:
北京中软国际信息技术有限公司
定价:
49.80元
ISBN:
978-7-04-057286-5
版面字数:
580.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2022-03-07
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
计算机大类
二级分类:
计算机类
三级分类:
软件技术

本书为数据应用开发与服务(Python)1+X职业技能等级证书配套系列教材之一,以《数据应用开发与服务(Python)职业技能等级标准(初级)》为依据,由北京中软国际信息技术有限公司主持编写。

本书采用项目化编写模式,共分为5个项目:项目1介绍在Windows上安装和配置Python运行环境,并分别使用Visual Studio Code(VS Code)和Jupyter Lab编写、调试和运行Python程序;项目2介绍如何使用Python的语法规则、语言特性和面向对象的编程方法设计和编写基于控制台的应用程序;项目3介绍高性能科学计算和数据分析模块包numpy和pandas的使用方法;项目4介绍如何从格式化文件和数据库中采集数据;项目5介绍数据处理的基本方法,包括缺失值和重复值的检测与处理、对原始数据集划分子集、获取描述性统计信息、以可视化方式展现数据分布情况等。全书通过构建34个学习任务,引导学生学习Python应用开发的相关知识与技能,并培养学生应用所学完成实际任务的能力。

本书配套微课视频、电子课件(PPT)、任务源代码、习题解答等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“数据应用开发与服务(Python)”在“智慧职教”平台(www.icve.com.cn)上线,学习者可以登录平台进行在线学习,也可以通过扫描书中二维码观看教学视频,详见“智慧职教”服务指南。教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关教学资源。

本书为数据应用开发与服务(Python)1+X职业技能等级证书配套教材,也是高职院校计算机及相关专业Python程序设计课程的教材,还可作为Python初学者的自学参考书,为将来从事与Python应用相关的多源数据采集、数据预处理、数据建模、数据可视化、特征选取、模型优化、模型部署、模型应用等工作打下良好基础。

  • 前辅文
  • 项目1 搭建开发环境
    • 学习目标
    • 项目介绍
    • 任务1.1 搭建Python运行环境
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务1.2 安装和配置VS Code开发环境
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务1.3 安装和使用Jupyter Lab
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 项目总结
    • 课后练习
  • 项目2 设计和编写应用程序
    • 学习目标
    • 项目介绍
    • 任务2.1 实现程序流程控制
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.2 处理文本字符串
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.3 使用内建数据结构存储数据
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.4 使用函数分解程序流程
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.5 Python文件操作
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.6 处理程序错误和异常
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.7 使用模块分解程序功能
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务2.8 使用类和对象封装业务功能
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 项目总结
    • 课后练习
  • 项目3 科学计算
    • 学习目标
    • 项目介绍
    • 任务3.1 构造科学计算数组
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.2 执行数学计算
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.3 生成随机数
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.4 获取数据切片
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.5 获取条件筛选的数据
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.6 计算数组的基础统计信息
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.7 修改数据集合
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.8 数组运算操作
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务3.9 使用pandas处理数据
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 项目实训
    • 项目总结
    • 课后练习
  • 项目4 数据采集
    • 学习目标
    • 项目介绍
    • 任务4.1 读写CSV文件
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.2 读取XML文件
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.3 读取JSON文件
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.4 读写Excel文件
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.5 读写numpy二进制文件
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.6 安装和使用pymysql模块库
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.7 使用SQL从数据库查询数据
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.8 使用SQL聚合函数进行统计操作
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务4.9 使用SQL更新数据库数据
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 综合练习
    • 项目总结
    • 课后练习
  • 项目5 数据预处理
    • 学习目标
    • 项目介绍
    • 任务5.1 识别和处理缺失值
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务5.2 识别和处理重复值
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务5.3 从原始数据集中划分子集
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务5.4 获取数据集的描述性统计信息
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 任务5.5 绘制数据分布图
      • 【任务目标】
      • 【知识准备】
      • 【任务实施】
    • 项目总结
    • 课后练习
  • 参考文献

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