图书 | 大数据技术基础 |
内容 | 内容推荐 本书从商科类专业需求出发,介绍了大数据技术的基本概念与应用。全书主要内容包括走进大数据,认识云计算、物联网、人工智能,大数据采集清洗,数据存储管理,数据挖掘分析,大数据可视化,大数据安全,综合实战案例。本书注重理论与实践作相结合,通过大量案例帮助学生快速了解并掌握大数据相关技术,具有较强的系统性、可读性和实用性。为了利教便学,部分学习资源(如作录频、微课视频等)以二维码形式提供在相关内容旁,可扫描获取。此外,本书另配有教学课件、教案、课程标准等教学资源,供教师教学使用。 目录 第一部分 财务大数据认知 项目一 财务大数据认知 任务一 初识财务大数据 任务二 财务大数据处理工具 第二部分 大数据技术基础知识 项目二 Python环境配置与使用 任务一 搭建Python开发环境 任务二 使用Jupyter Notebook编写程序 项目三 Python语法基础 任务一 信息输入与输出 任务二 变量及变量命名 项目四 Python基本数据类型 任务一 数字类型 任务二 字符串类型 项目五 Python程序设计 任务一 分支结构程序设计 任务二 循环结构程序设计 项目六 Python组合数据类型 任务一 列表 任务二 字典 项目七 Python函数 任务一 函数的定义 任务二 函数的调用 第三部分 财务大数据技术运用 项目八 财务大数据获取 任务一 文件数据获取 任务二 网络数据爬取 项目九 财务大数据清洗与统计 任务一 初识数据分析工具Pandas 任务二 财务大数据清洗 任务三 财务大数据汇总 任务四 财务大数据统计 项目十 财务大数据分析与可视化 任务一 初识绘图工具库Matplotlib 任务二 Pyecharts交互式图形绘制 |
标签 | |
缩略图 | ![]() |
书名 | 大数据技术基础 |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | 喻竹,牛永芹,韩英锋 |
译者 | |
编者 | |
绘者 | |
出版社 | 立信会计出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787542971715 |
开本 | 16开 |
页数 | 312 |
版次 | 1 |
装订 | |
字数 | 405000 |
出版时间 | 2024-01-01 |
首版时间 | |
印刷时间 | 2024-01-01 |
正文语种 | |
读者对象 | |
适用范围 | |
发行范围 | |
发行模式 | 实体书 |
首发网站 | |
连载网址 | |
图书大类 | 教育考试-大中专教材-大学教材 |
图书小类 | |
重量 | |
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中图分类号 | TP274 |
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