本书是“十四五”职业教育国家规划教材，是山东省教育厅为加强非计算机专业计算机教育而组织编写的教材，是在山东省省级教学改革立项重点课题《基于数据思维培养的高校计算机公共课教学体系的研究与实践》的基础上编写而成。本套教材自2019年出版以来，已在多所本科及职业院校进行使用，根据使用者的反馈信息，于2021年进行了改版，更符合当前职业教育的发展现状。
数据科学为自然科学和社会科学研究提供了一种新的方法，称为科学研究的数据方法，其目的在于揭示自然界和人类行为现象和规律。所以，数据科学无论是对自然科学学科的学生，还是对社会科学学科的学生，都是很有必要的，这可为他们下一步在自己专业领域或交叉领域的研究或学习奠定良好的理论基础和技术基础。目前，职业院校的计算机公共课的教学内容、教学模式对于学生形成计算思维和互联网思维起到了很好的促进作用，但信息社会的发展、大数据时代的来临及社会各行各业对数据分析人才的需求，也对计算机公共课教学提出了更高的要求，对学生的数据思维能力和意识的培养迫在眉睫。
教材紧扣数据关联即为信息，信息关联形成知识，知识关联上升为智慧的主线，以职业教育的培养目标为教材编写导向，以职业能力培养为主线，理论与实践内容相互衔接，做到基础性、实用性、综合性为一体，符合职业能力结构的形成规律；实验以项目和任务驱动，注重提升学生解决实际问题的能力。项目来自现实的真实应用，学生可以利用所学计算机知识解决实际问题,提升就业能力。
教材以Excel和Python作为平台，系统地介绍了数据科学概述、统计学基础、Excel数据分析工具、Python语言的基础知识、文件操作、正则表达式、数据库操作、数据分析与可视化等编程方法和数据分析技术，使学生扎实掌握数据科学的基础知识，理解并掌握Python语言的面向过程编程以及面向对象编程的基本思想、方法和概念，同时能够应用Python语言进行数据分析。教材结合当下数据分析技术的热点和前沿，设计实验项目和案例，提升学生解决实际问题的能力，培养科学的思维方法和创新精神。
《数据科学基础》
第1章 数据科学概述
1.1 数据基础
1.2 数据科学简介
1.3 大数据简介
1.4 数据分析工具简介
习 题
第2章 统计学基础与数据描述分析
2.1 统计学概述
2.2 统计数据的类型、来源及调查方法
2.3 实验数据与搜集方法
2.4 数据的误差与控制
2.5 统计学中的基本概念
2.6 数据的预处理与统计分组
2.7 统计图与统计表
2.8 统计指标分析
习 题
第3章 Python 概述
3.1 Python 开发环境
3.2 Python 编码规范
3.3 Python 对象的使用
3.4 应用举例
习 题
第4章 Python 编程基础
4.1bsp; 标识符、关键字、常量与变量
4.2 数据类型
4.3 运算符与表达式
4.4 常用内置函数
习 题
第5章 序 列
5.1 序列简介
5.2 有序序列
5.3 无序序列
习 题
第6章 控制结构、函数和异常处理
6.1 控制结构
6.2 推导式和生成器表达式
6.3 函 数
6.4 函数式编程
6.5 异常处理
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
7.3 Python 处理 Word
7.4 Python 处理PPT
7.5 Python 处理PDF
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
8.4 pandas 数据分析
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
9.3 类的继承与多态
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
10.2 re 模块
10.3 爬虫
10.4 scrapy 爬虫框架
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
11.3 基本图形绘制
11.4 美化和修饰图形
习 题
第12章 数据库操作
12.1 SQLite 数据库简介
12.2 Python 操作SQLite 数据库
12.3 connection 对象
12.4 cursor 对象
12.5 应用示例
习 题
第13章 Python 与人工智能基础
13.1 人工智能概述
13.2 Python 文本数据处理
13.3 Python 图像处理
13.4 Python 音频处理
习 题
《数据科学基础实验教程》
项目1 Excel数据处理基础
项目2 Excel公式与函数应用及数据可视化
项目3 Python对象的使用
项目4 Python编程基础
项目5 序列应用
项目6 控制结构、函数和异常处理
项目7 Python办公自动化
项目8 Python 数据处理与分析
项目9 图书管理系统
项目10 使用正则表达式验证个人信息格式是否正确
项目11 使用爬虫爬取中药材数据
项目12 数据可视化
项目13 车牌号识别
项目14 学生成绩预测
《数据科学基础》样题
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