本教材是为国家一流本科课程“大学计算机”课程而设计，为积极响应国家教育信息化和人工智能发展战略，确定教材的指导思想是：以计算思维为核心，融合人工智能技术，培养创新实践能力，服务智能时代需求。全书共8章，内容涵盖计算机与计算思维、互联网与信息安全、算法及Raptor程序设计、Python程序设计基础、Python程序设计进阶、新兴信息技术、人工智能基础以及人工智能典型应用。本书以计算思维为切入点，整合信息技术基础、强化编程实践、扩展人工智能的技术与算法，新增AIGC应用与实践，构建从计算

本书基于教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会编制的《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》，并结合教育部对新工科、新农科、新文科人才培养的新理念、新要求和新标准，组织编写。内容组织以计算思维为主线，涉及系统思维、算法思维、数据思维、网络化思维、AI思维等，在内容架构上凝练了计算机科学与技术领域中的基础概念和原理，既强调知识的基础性和系统性，又兼顾内容的深度和广度，并及时关注行业的最新动态和技术发展趋势，构建从知识到计算思维的桥梁，为学生今后深入学习和应用各种计算系统求解专业领域问

本书循序渐进地讲述了Python语言的基础知识和需要读者深入掌握的知识要点，并介绍了15个项目案例，以加强读者的上机实践能力。

“数据结构”是计算机类专业最重要的专业基础课之一，主要教授数据的有效组织方法以及解决实际问题的各种经典算法。而经典算法的威力，往往是在处理大规模数据量时才真正体现。只有让学生动手解决规模较大的问题，才能帮助学生建立感性认识，更好地理解数据结构和算法存在的意义。     本书是计算机“101计划”核心课程实践教材，与主教材《数据结构》（俞勇等主编，高等教育出版社出版）配套使用。书中给出了本教材中全部198段算法伪代码的C语言实现源代码；此外，围绕主教材中的主要知识点，本着循序渐进，由浅入

本书主要介绍了Excel 2021与Python和Power Bi Desktop相结合进行数据的采集、运算、分析、大数据处理及可视化等方面的内容，主要包括数据输入、图表设计、函数、名称、数据表结构变换、表格与结构化引用、数据模型、Python编程基础、爬虫程序、数据仓库、M语言、DAX语言等基础知识；数据排序、查找、透视、筛选、迷你图、切片器、分类汇总、数据建模等数据管理功能；采集文本数据、数据库数据和网页数据的方法；使用Python批量操作数据的方法，Power Query数据清洗与整合、P