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本书旨在介绍STEM教育的历史背景、理论基础和课程设计方法。围绕计算思维驱动的STEM课程设计展开，帮助读者深度理解STEM教育课程的含义和基本理论，计算思维的核心理论，并让学习者掌握有效设计STEM课程的方法和能力。

本书与《Python程序设计——以医药数据处理为例》配套出版，紧扣理论教程知识点，对实验教学进行规划和指导，提供上机操作练习，并对理论教材内容进行扩展与补充。本书既强化了针对全国计算机等级考试考点的训练，又重视对医药数据处理能力的培养，实现了Python全国计算机二级考试知识点全覆盖，涵盖理论教程医药数据处理案例的设计与实现，并提供人工智能在医药数据分析与处理前沿应用的实战训练。
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全书共分11章，第1～7章讲解了Python的基础知识，主要包括Python简介、数据类型及其运算、程序的结构、函数、文件操作、面向对象编程、异常处理等内容，从第8章开始，介绍组合数据类型、常用库的使用、图像处理、抓取网络数据等内容。本书每一章节都包含大量的编程示例及其解释说明，在语言版本的选择上使用了未来会成为主流的Python 3，并介绍了Python 3的新特性和新内容。本书配有大量视频及其他资源，适合编程的初学者，或者学过其他编程语言又想学习Python语言的人员作为教材或参考书使用。<

本书以Python 3.x为平台，内容包括Python及其程序基本构成、数据类型和表达式、程序控制结构、序列、函数、文件操作、面向对象编程、数据可视化、各类应用、项目实战和Web开发。通过综合实例，把知识和编程相结合；通过实训，培养读者解决问题的能力。项目实战案例经过精心设计，综合应用Python解决实际问题。本书配有教学视频、PPT教学课件、网络文档、实例源码文件和资源文件，需要的读者可以通过华信教育资源网免费下载。本书可作为大学本科和高职高专有关课程的教材，也可作为Python自学参考书。

本书是数据分析类课程的入门教材，系统整理了数据分析的知识体系，以分析流程为主线阐述了数据分析的主要方法和基于Python的技术应用。 全书共分为9章，包括数据分析简介，数据分析的方法，NumPy和pandas基础，数据获取与导入，数据预处理，数据探索，数据挖掘概述，基本统计图形，文本、网络和地理空间可视化。从第2章开始，在阐述基础知识的同时设计了大量例题，按照分析需求Python代码展示例题解析运行结果的模式对知识点进行剖析。全书提供习题、答案及程序源码。 本书可作为普通高等院校数据分析处

　　《C 程序设计实践教程（第三版）（普通高等教育计算机类专业教材）》是与《C 程序设计》（第三版）配套的教学参考书，全书包括实验指导、章节练习和程序设计实践MFC基础3部分内容。在实验指导部分设计了15个实验，这些实验和课程内容紧密配合，可帮助读者更好地掌握C 程序设计的方法。章节练习部分为帮助读者进行课外练习而编写，是课程学习或参加各种计算机考试的辅助材料。程序设计实践MFC基础部分介绍MFC的基本知识，旨在帮助读者掌握C 应用系统的开发方法和技巧。
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"本书系统地介绍了近年来国内外用户设计的最新发展与成果,共8章。第1章介绍用户体验设计的概念、发展、用户体验的要素，以及知识框架、方法流程；第2章至第6章，介绍用户体验设计开发流程与方法、用户研究、任务分析，用户体验概念设计、整合创新设计；第7章为用户体验测试与评价；第8章为发展与展望，介绍数据驱动的用户体验管理与未来发展。本书适用于高校用户体验、服务设计、人机交互、人机界面设计、工业设计、新媒体艺术设计、工程心理学、人机工程学等相关专业的学生使用，也可供相关领域的工作者、产品经理、研

本书首先介绍了可视化的数据基础,明确了数据的特征等基础概念,并详细说明了可视化中数据处理 的一般流程;然后介绍了高维非空间数据、层次与网络数据、跨媒体数据等各种数据的可视化方法,使 读者了解到不同类型的可视化技巧;接着介绍了可视化交互过程,以及如何评估可视化的方法,使读者 能够在动态环境中进行可视化呈现;最后介绍了相关可视化软件和工具。

面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、大数据框架下的算法设计等经典基础算法和大数据常用算法。本书兼顾每种数据结构的抽象逻辑结构及其物理存储