Python编程基础 项目式微课版 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
1.本书主要针对高等职业院校学生的特点，突出素质教育，以培养学生的能力为本位，以提高学生的就业技能为导向。2.全书内容简洁、结构严谨、逻辑分明、条理清晰，在内容和形式上都有创新。3.教材的编写由浅入深，即使没有接触过机器学习的学生也能很快上手。4.本教材注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解，学会并掌握理论知识的实际应用。能更好的培养学生的专业技能和实践能力，学生在学完本书后能学以致用。5.本书采用“任务驱动”“案例教学”“启发式教学”等教学方法，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。6.参与本书编写工作的人员都是长期从事Python编程及相关课程教学的一线教师和长期从事开发工作的工程师，具有丰富的教学经验和实践经验。7. 本教材资料
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Python中文自然语言处理基础与实战肖刚，张良均9787115566881
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Python Web编程9787115533821肖睿 蔡明 童红兵
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Python编程与数据分析应用（微课版）9787115534293 余本国 人民邮电出版社
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Python基础与大数据应用 丁辉 9787115517388 人民邮电出版社
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Python程序设计基础及实践（慕课版）9787115567529 郭炜 人民邮电出版社
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Python开发与财务应用 第2版·微课版 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
1.融合丰富财务应用场景，将知识传授与能力培养相融合。围绕Python在财务中的应用场景，提供丰富翔实财务案例，将Python编程与财务应用紧密结合，旨在培养学生掌握Python编程基础知识的同时，培养Python在财会领域的应用，实现知行合一。 2.模块化项目驱动，便于灵活选用。将项目分为基础篇、应用篇和进阶篇，从Python基础入手，结合传统财务应用场景，提出Python解决思路；拓展应用场景，巩固基础知识；提供综合案例，以问题驱动引导，实现任务进阶。项目既有独立任务设计，又有综合应用，便于分层教学的展开。 3.进阶任务设计，系统培养财会人员的数字化能力。按照从基础认知—分析应用—综合实战的进阶能力培养路径，项目设计基础的财务数据分析、财务模型入门、数据分析结果的可视化呈现，以及综合应用。
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Python基础与大数据应用 丁辉 9787115517388 人民邮电出版社
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Python编程 从入门到实践 第2版 正版图书,下单速发,可开发票
上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，本书是读者优选！ 本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，如列表、字典、类和循环，并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互，以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
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Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 编者:黄恒秋//莫洁安//谢东津//张良均//苏颖|责编:许金霞 人民邮电出
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Python编程入门，受众广泛。本书面向本专科零编程基础的非计算机专业学生，突出编程思想的培养。 知名作者，质量保障。本书作者为知名Python教育者董付国，已出版14 本Python相关教材。 案例丰富，实用性强。本书结合作者多年教学与开发过程中积累的经验，融合进全书100多个涉及不同行业领域的实用案例。 资源丰富，助力教学。书配有相关慕课、微课，且提供配套的PPT课件 、教学大纲、电子教案、课后习题及答案、源代码、模拟试卷及答案等教学资源。
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“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子，展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法，是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 “生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson，RStudio数据科学家，Software Carpentry联合创始人 本书结合数据实例，使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库，介绍了强大的Python科学计算工具，展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题，以及如何写出清晰优美的代码。 本书“麻雀虽小，肝胆俱全”，不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念，是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础——NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数
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