"本书是一本结合课程思政教学理念编写的程序设计语言入门教材，旨在培养学生利用计算机分析和解决问题的能力，同时强化学生的民族精神和工程伦理。本书同时作为面向拔尖基地的创新培养配套教材，经过两年多的编写，在坚持学术严谨、规范的前提下，挖掘知识点本身的思政内涵，以思政与专业内容互融的方式，传递家国情怀和品格修养要素，培养理工科类学生应具有的科学精神、辩证思维、工匠精神、工程应用能力、职业伦理和职业素养。本书以程序设计为主线，注重理论与实践相结合，配套有习题、PPT课件等资源，创新性地增加了前置知识、场

"《Java程序设计项目化教程》通过银行管理系统项目的实现贯穿所有的知识点，引导读者分析问题、设计解决方案、编写代码、测试运行，使读者可以更好地理解和掌握Java编程的实际应用，提升工程项目实践能力，为后续专业课程的学习打下扎实的基础。
全书共分8个任务，循序渐进地介绍了如何使用Java语言开发应用系统。前三个任务从项目开发环境搭建、银行登录模块实现、客户信息管理模块实现，介绍Java基础编程知识，通过数组实现了银行客户信息存储功能。任务四银行系统客户常用功能模块实现，深入讲解Java的面

本书以易于理解的语言表述方式，将理论知识融入程序案例，从基础入门到项目实战，系统地阐述了Java程序设计的相关知识，同时反映了其最新技术的发展情况。

本书共14章，分为Java语言基础知识、面向对象程序设计、Java编程的核心知识、综合案例4个部分。本书着重介绍Java程序设计的基本概念、设计方法及具体应用，力图做到概念准确、条理清晰、内容精练、重点突出。本书内容以项目实操为主线，将理论知识讲解与程序案例实践紧密结合。为了更好地服务院校教学，本书还提供微课视频及移动端和PC端的教

本书为北大青鸟院校合作产品软件开发专业课程教材，内容包括《MySQL数据库编程》《Java Web基础》《软件工程实践》《SSM框架》《人工智能基础与实践》。教材侧重强化专业技能，学生继续学习Java Web编程、数据库进阶等技能，并结合软件工程实践了解软件开发流程，建立工程化思维。提供专业选修课，包括SSM框架，以满足不同院校的人才培养需求。本书内容丰富、结构合理，同时安排了大量的学员训练内容，案例丰富、实用，讲解详尽，适合作为职业院校的技能培训课程，也可以作为个人学习软件开发基础技能用书。

本书是一本教初学者学习Python 基础知识及简单数据处理的入门书籍。以PyCharm作为开发工具，采用理论与项目结合的形式，循序渐进地讲解Python 基础知识、网络爬虫、pandas 数据处理及数据可视化。本书共12章，第1～9章讲解了Python 基础知识，包括Python 开发环境的安装、语法基础、控制流程语句、序列、字典和集合、函数、类与对象、异常处理、文件操作；第10章讲解了网络爬虫，包括使用requests 库爬取数据、使用BeautifulSoup 库解析数据、使用Scrapy

本书是一本应用爬虫技术进行数据采集、整理和数据可视化的实战读物。本书以高效开源的python语言编写，python拥有多重开源的网络爬虫工具、数据分析工具和数据可视化的工具，代码简洁，便于学习。本书集中于常用的python第三方工具，从工具的安装、引入到方法和属性做了详细的介绍，同时对各种方法和属性通过大量案例讲解帮助读者理解。每一章都有基础应用到综合实战，每一个案例都经过实战检验。本书既强调基础，又力求体现新知识与新技术，在编写体例上采用简约的文字表述，配合详细操作步骤的图片，图文并

《MIS开发与云应用》以综合职业能力培养为目标，以典型工作任务为载体，以学生完成工作任务为中心，设置了三大学习任务，包含了二十二个学习活动，根据工作任务和工作过程设计课程体系。任务一论述了基础岗位的学习内容，主要涵盖MIS的构建与维护类的工作知识点；任务二论述了中、高阶岗位的学习内容，主要涵盖MIS的开发与设计类的工作知识点；任务三论述了扩展岗位的学习内容，主要涵盖云计算平台的应用类的工作知识点。《MIS开发与云应用》中，原创性文字占50%以上并植入了50个原创教学视频，秉承的宗旨是：避虚

这是一本使用Python进行数据处理和分析的入门教材，其主要内容包括：Python基础知识介绍、数据处理与分析、数据可视化等。全书共分为10章，前9章介绍Python基础语法以及数据处理与分析及可视化等内容，第10章介绍综合应用案例，属于项目实战。
本书内容丰富、简单易懂，可以零基础入门，适合作为数据科学与大数据技术、大数据管理、人工智能等专业的本科教材，也适合对 Python语言感兴趣和拟使用Python语言做数据分析的读者阅读。

"本书主要介绍数据挖掘与机器学习的基本概念和方法，包括绪论、Python数据分析与挖掘
基础、
认识数据、数据预处理、
回归
分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测
、文本和时序数据挖掘、数据挖掘案例
等内容。
各章力求原理叙述清晰，易于理解，突出理论联系实际，
辅以Python代码实践与指导，引领读者更好地理解与应用算法，快速迈进数据挖掘领域
，掌握机器学习算法的理论和应用。

本书可作为高等学校计算机科

"本书全面介绍使用Python进行数据获取、数据处理和分析、数据可视化以及文本分析的相关内容，旨在帮助读者理解与掌握数据分析全流程的相关知识和技能。全书按照“理论+方法+示例+实战”的设计思路，既注重知识系统性，又注重应用实战性。

全书共分为8章，包括Python数据分析概述、Python爬虫基础、Python爬虫实战、pandas和numpy基础、Python数据表分析、可视化分析、数据分析实战和文本数据分析。

本书可作为高等院校各专业数据分析相关课程的教材，也可作