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《面向设计师的编程设计知识系统PADKS：ArcGIS下的Python编程》对于ArcGIS 下Python 脚本使用方法的阐述是从Python 语言本身和基于ArcGIS的Python 两个方面同时着手，因此在阅读本书时不需要预先具备Python 基础知识。本书包括七个部分，Python 与ArcGIS，ArcGIS 下的地理数据与Python 数据结构，Python 的基本语句与使用Python 访问地理数据，创建函数与使用Python 处理栅格数据，创建类与网络分析，异常与错误，以及程序的魅力。主要阐述的逻辑线存在并行的两条线，一个是针对Python 的，从对于Python 介绍、数据结构、基本语句到创建函数、创建类和异常；另一个是针对ArcGIS 下的Python ，从ArcPy 站点包、访问以及管理地理信息数据的方法、处理要素类、处理栅格数据到网络分析和与地理处理模型的结合方法。两条线同时推进阐述，互相支持印证，并结合实际解决问题的应用方法，
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内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先，需要清晰地阐明项目目标；然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章： 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章： 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准，如果需要，可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章： 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心，在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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《Python和PySpark数据分析》有 14 章和 3 个附录，详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。通过通俗易懂的示例，介绍了PySpark中的实用知识点和语法，使你能够轻松掌握PySpark的核心概念，并将其应用于实际工作中。在本书中，你将学习如何使用 PySpark 进行数据预处理、模型训练和评估等常见的数据科学任务。每个章节都以具体的示例和案例展示了 PySpark 在不同情景下的应用方法和技巧。通过实际操作，你将了解如何使用 PySpark 处理大规模数据集、构建复杂的数据处理流程以及应对常见的数据质量和性能挑战。
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1）以学生为中心。活页式教材具备“工作活页”和“教材”的双重属性，这种双重属性直接赋予了活页式教材在装订形式与内容更新上的灵活性。这种灵活性使得教材可以依据产业发展及时调整相关教学内容与案例，以培养学生的综合职业能力为总目标，其中每一个能力模块都是完整的行动任务。按照 “以学生为中心”的思路进行教材开发设计，将“教学资料”的特征和“学习资料”的功能结合，使学生具备职业特定技能、行业通用技能以及伴随终身的可持续发展的核心能力。 2）以职业能力为本位。在教材编写之前，我们全面分析了智能网联汽车技术领域的特征，根据智能网联汽车企业对智能传感设备标定工程师、高精度地图数据采集处理工程师、智能网联汽车测试评价工程师、智能网联汽车系统装调工程师、智能网联汽车技术支持工程师等岗位的能力要求，
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工作的目的也许是对产值的追求，而那句害人的“真理”说是什么的方法就是自己最熟悉的方法，也只是一种懒惰的借口，但是在快速追求产值的紧逼下，其成为了既定思考的方式，却殊不知那只是避免转换思维，学习新事物与深度思考的又一种重复性与思维惰性的“手工”劳作。 《面向设计师的编程设计知识系统PADKS：学习Python做个有编程能力的设计师》从编程设计角度阐述利用Python脚本语言辅助设计的方法。在广大设计师从来没有想过设计行业与编程会发生关联时，编程设计已经对传统设计方法产生了影响，甚至变革。编程语言通过图形程序与设计构建了最为直接的联系，使得设计的过程更加智能化，利用语言的魔力实现更复杂设计形式的创造和解决各类设计以及分析的问题。 设计者也开始以编程语言的逻辑思维方式，一种与直观的设计观照截然不同
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