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　　《大学IT（数据科学基础）》一书，参考《普通高等院校计算机基础教育大纲》，借鉴数据科学与大数据技术专业建设思路，与中小学信息技术新课标接轨，在山东省高校教学改革立项课题《基于数据思维培养的高校计算机公共课教学体系的研究与实践》的基础上编写而成。
　　《大学IT（数据科学基础）》共分13章，包括数据科学概述、统计学基础、Python基础、文件操作、正则表达式、数据库操作、数据分析与可视化等诸多方面。
　　《大学IT（数据科学基础）》主要供课堂教学使用，与《大学IT（数据科学基础）》配套使用的《大学IT实验教程（数据科学基础）》，包含了相应内容的实验指导模块，使大学IT（数据科学基础）知识体系的认知与实践相得益彰。

第1章 数据科学慨逋
1．1 数据
1．1．1 数据的含义
1．1．2 数据简史
1．1．3 数据、信息、知识与智慧
1．2 数据科学
1．2．1 数据科学的由来与定义
1．2．2 数据科学的研究范畴
1．2．3 学习数据科学的意义
1．2．4 数据科学的研究方法
1．3 大数据
1．3．1 大数据的概念
1．3．2 大数据的特征
1．3．3 大数据产生的根源
1．3．4 大数据与未来
习题

第2章 统计学基础知识
2．1 统计学概述
2．1．1 统计学简介
2．1．2 统计学概念
2．2 统计数据的类型及来源
2．2．1 统计数据的类型
2．2．2 统计数据的来源
2．3 统计调查
2．3．1 统计调查的概念
2．3．2 随机抽样
2．3．3 非随机抽样
2．4 实验数据
2．4．1 实验组和对照组
2．4．2 实验中的统计
2．5 搜集数据的基本方法
2．6 数据的误差
2．6．1 抽样误差
2．6．2 非抽样误差
2．6．3 误差的控制
2．7 统计学中的基本概念
2．7．1 统计总体与样本
2．7．2 参数与统计量
2．7．3 变量
习题

第3章 数据的描述分析
3．1 数据的预处理
3．1．1 数据审核
3．1．2 数据筛选与排序
3．2 统计分组
3．2．1 品质数据的整理与展示
3．2．2 数值型数据的整理与展示
3．3 合理使用图表
3．3．1 鉴别图形优劣的准则
3．3．2 统计表的设计
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