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计算机应用基础
更新时间:2020-11-21 19:32:21
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全书共分为9个项目,包括初识计算机的硬件系统、初识计算机的操作系统、认识Windows7的桌面及窗口、Word2010的应用、Excel2010的应用、PowerPoint2010的应用、Access2010的应用、互联网的使用、常用工具软件的使用。各项目内容通过任务逐步展开,有利于适应高等职业院校项目化教学要求,适应高职学生的学习特点。本书简明通俗,便于理解,不仅可以拓宽知识面,还可以培养学生的计算机应用能力和解决问题的能力。本书具有简明、实用、操作性强等特点,既可作为高等职业院校各专业计算机基础的教学用书,也可作为一般读者和专业人员的自学参考书,还可作为培训教材。
上架时间:2020-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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大数据导论
本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写,既涵盖了大数据的基础知识,又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章,介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程;重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用,还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤,方便读者快速理解和体验大数据应用技术;最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的计算机14.5万字 - 会员
大数据SQL优化:原理与实践
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Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战
本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字 - 会员
PySpark大数据分析与应用
本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例计算机10.4万字 - 会员
MySQL数据库实用教程
本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求,在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础,内容包含:数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验,所编排的各个实验与第一篇中的各章(除第10、11章外)内容相对应,计算机12万字