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正版新书]人工智能与数据处理基础(第2版教育部高等学校计算机类
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第一篇 数据处理基础
第1章 数据处理基础与人工智能技术前沿
1.1 信息、数据、大数据
1.1.1 信息
1.1.2 数据
1.1.3 大数据
1.2 信息(数据)处理技术分类及发展
1.2.1 信息(数据)处理技术
1.2.2 信息(数据)存储技术
1.2.3 智能数据分析技术
1.3 人工智能与信息技术前沿
1.3.1 人工智能
1.3.2 数据挖掘
1.3.3 机器学习
1.3.4 大数据处理与人工智能
1.3.5 区块链技术
1.3.6 智能科学发展的新趋势
本章小结
思考题
第2章 数据存储基本理论(关系数据库)
2.1 数据库实例与数据模型
2.1.1 Access数据库实例
2.1.2 数据模型
2.2 关系数据模型的基本理论
2.2.1 关系数据模型的三要素
2.2.2 关系及相关概念
2.2.3 关系数据库的数据完整性约束
2.3 关系数据理论的进一步分析
2.3.1 关系代数
2.3.2 关系的规范化
2.4 数据库体系结构
2.4.1 三级模式结构
2.4.2 数据库管理系统概述
本章小结
思考题
第3章 数据存储设计与Access数据库管理
3.1 数据库设计方法
3.1.1 数据库设计的定义
3.1.2 数据库设计的步骤
3.2 实体联系模型及转化
3.2.1 E-R模型的基本概念
3.2.2 E-R图
3.2.3 E-R模型向关系模型的转化
3.2.4 设计E-R模型的进一步探讨
3.2.5 术语对照
3.3 图书销售管理数据库设计
3.3.1 需求调查与分析
3.3.2 概念设计与逻辑设计
3.4 Access概述
3.4.1 Access的发展
3.4.2 Access的启动和退出
3.4.3 Access的用户界面
3.5 创建Access数据库
3.5.1 Access数据库基础
3.5.2 创建数据库
3.6 Access数据库管理
3.6.1 数据库的打开与关闭
3.6.2 数据库管理
本章小结
思考题
第4章 表与关系
4.1 Access数据库的表对象及创建方法
4.2 数据类型
4.3 表的创建
4.3.1 数据库的物理设计
4.3.2 应用设计视图创建表
4.3.3 用其他方法创建表
4.4 建立表之间的关系
4.4.1 表之间关系的类型及创建
4.4.2 对关系进行编辑
4.5 表的操作
4.5.1 表记录的输入
4.5.2 表记录的修改和删除
4.5.3 对表的其他操作
4.5.4 修改表结构和删除表
4.5.5 表的导出
本章小结
思考题
第5章 数据存储中的查询
5.1 查询及查询对象
5.1.1 理解查询
5.1.2 SQL概述
5.1.3 Access查询的工作界面
5.1.4 查询的分类与查询对象
5.2 SQL查询
5.2.1 Access数据运算与表达式
5.2.2 几种常用的SQL查询
5.2.3 SQL的追加功能
5.2.4 SQL的更新功能
5.2.5 SQL的删除功能
5.2.6 SQL的定义功能
5.3 选择查询
5.3.1 创建选择查询
5.3.2 选择查询的进一步设置
5.3.3 汇总与分组统计查询设计
5.3.4 子查询设计
5.3.5 交叉表查询
5.4 查询向导
5.4.1 简单查询向导
5.4.2 交叉表查询向导
5.4.3 查找重复项查询向导
5.4.4 查找不匹配项查询向导
5.5 动作查询
5.5.1 生成表查询
5.5.2 追加查询
5.5.3 更新查询
5.5.4 删除查询
5.6 SQL特定查询
5.6.1 联合查询
5.6.2 传递查询
5.6.3 数据定义查询
本章小结
思考题
第二篇 数据分析技术与人工智能方法
第6章 智能数据分析语言——Python
6.1 Python语言概述
6.1.1 Python简介
6.1.2 为何使用Python做数据分析
6.2 Python的安装与配置
6.2.1 Windows系统中下载并安装Python
6.2.2 第一个Python程序
6.3 Python语言基础
6.3.1 Python语法特点
6.3.2 变量
6.3.3 常用数据类型
6.3.4 运算符和表达式
6.3.5 常用序列结构
6.3.6 循环控制语句
6.3.7 函数
6.3.8 模块
6.3.9 基本输入输出
6.4 AI Studio平台介绍
6.4.1 运行一个简单的项目
6.4.2 新建一个简单的项目
本章小结
思考题
第7章 数值数据智能分析技术
7.1 数值数据智能分析基础
7.1.1 NumPy数据处理
7.1.2 Pandas库基础
7.2 数值数据的导入和导出
7.2.1 Python数据库交互接口
7.2.2 导入CSV文件
7.2.3 导出CSV文件
7.2.4 导入Excel文件
7.2.5 导出Excel文件
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