具体描述
《ASP.NET编程基础与实训》主要内容包括.NET框架、C#的语法基础、内置对象、Web服务器端控件、HTML控件、ADO.NET数据库技术、DataSet、数据绑定、Web服务、用户控件、调试、配置和安全策略等。全书共安排了8个实训项目，引导读者边学习边实践。《ASP.NET编程基础与实训》最后一章，从实际开发的角度，完整地介绍了项目开发的全过程，使读者在提高综合编程能力的同时，养成良好的编程习惯。《ASP.NET编程基础与实训》可作为高职高专院校ASP.NET课程的教材。《ASP.NET编程基础与实训》注重ASP.NET实际开发能力的培养，因此也适合作为各类培训机构讲授ASP.NET课程的培训教材。
Python 数据科学实战指南 内容梗概： 本书是一本面向初学者和有一定基础的Python数据科学爱好者的实用指南。它将带领读者踏上一段涵盖数据获取、清洗、处理、可视化、建模和部署的完整数据科学之旅。不同于理论性强的教材，本书侧重于实战，通过大量的代码示例、案例分析和项目演练，帮助读者掌握在真实世界中应用Python进行数据科学工作的能力。 第一部分：数据科学概览与Python基础 在正式进入数据处理和建模之前，本书首先为读者构建一个清晰的数据科学概念框架。我们将探讨什么是数据科学，它在当今世界扮演的角色，以及数据科学家需要具备的核心技能。接着，我们会快速回顾Python语言的基础知识，重点关注数据科学领域常用的库，例如NumPy和Pandas。 数据科学的魅力与挑战： 什么是数据科学？数据科学家做什么？ 数据科学在各行业的应用：从金融到医疗，从电商到社交媒体。 数据科学项目的生命周期：问题定义、数据采集、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练、模型评估、模型部署与监控。 认识数据科学中的伦理问题与偏见。 Python：数据科学的利器： Python开发环境的搭建：Anaconda发行版的安装与配置。 Jupyter Notebook / JupyterLab：交互式开发环境的使用技巧。 NumPy：多维数组对象、向量化操作、数学函数库。 创建和操作NumPy数组。 数组的索引、切片和变形。 常用的数学运算和统计方法。 Pandas：强大的数据处理与分析库。 Series和DataFrame：核心数据结构详解。 数据读取与写入：CSV、Excel、SQL数据库等。 数据清洗与预处理：缺失值处理、重复值处理、数据类型转换、异常值检测。 数据筛选、排序与分组。 数据合并与连接（merge, join, concat）。 数据透视表（pivot_table）和交叉表（crosstab）。 第二部分：数据获取与清洗 高质量的数据是数据科学成功的基石。本部分将深入讲解如何有效地从各种来源获取数据，并掌握必要的工具和技术来清洗和预处理这些数据，使其达到可分析的状态。 数据获取的多样途径： 从文件读取： CSV、Excel、JSON、XML格式的数据读取与解析。 数据库交互： 使用SQLAlchemy连接和查询关系型数据库（如SQLite, PostgreSQL, MySQL）。 Web Scraping： 使用BeautifulSoup和Requests库从网页提取数据，了解robots.txt和爬虫礼仪。 API调用： 如何通过API接口获取结构化数据，例如社交媒体API、天气API等。 数据清洗的艺术： 缺失值处理策略： 删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）、使用模型预测。 重复值检测与移除： 识别和处理完全重复或相似的记录。 数据类型一致性： 确保数值、日期、字符串等数据类型正确且统一。 异常值检测与处理： 基于统计方法（Z-score, IQR）或可视化技术识别异常值，并决定如何处理（移除、替换、视为特殊值）。 字符串处理与正则表达： 清理和规范化文本数据，提取有用信息。 日期与时间处理： 统一日期格式，提取年、月、日、星期等信息。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 在数据清洗完成后，我们需要深入理解数据的内在规律和特征。探索性数据分析（EDA）是这一阶段的核心，而数据可视化则是EDA的有力助手，它能帮助我们直观地发现数据中的模式、趋势和关联。 EDA的核心技术： 描述性统计： 计算均值、中位数、标准差、方差、偏度、峰度等，理解数据分布。 分布分析： 直方图、核密度估计图，了解变量的分布情况。 关系分析： 散点图、相关矩阵、配对图（pairplot），揭示变量间的关系。 分组分析： 按类别变量分组，计算统计量，发现不同群体间的差异。 特征工程初步： 基于EDA的发现，开始考虑如何创建新的、更有意义的特征。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的利器： Matplotlib： Python绘图的基础库。 创建各种基本图表：折线图、散点图、柱状图、饼图。 定制图表元素：标题、轴标签、图例、颜色、样式。 子图的创建与管理。 Seaborn： 基于Matplotlib的高级可视化库，提供更美观、更丰富的数据可视化选项。 绘制统计图表：箱线图（boxplot）、小提琴图（violinplot）、热力图（heatmap）、分布图（distplot）。 可视化类别变量与数值变量的关系。 利用FacetGrid创建多子图网格。 交互式可视化（可选）： 简单介绍Plotly或Bokeh等库，实现更具交互性的图表。 第四部分：特征工程与数据预处理 高质量的特征是构建强大模型的关键。本部分将深入探讨如何从原始数据中提取、转换和选择最有用的特征，为机器学习模型做好准备。 特征工程的策略： 数值特征处理： 特征缩放： 标准化（StandardScaler）、归一化（MinMaxScaler），处理量纲不一致的问题。 离散化（分箱）： 将连续数值变量转换为类别变量。 多项式特征： 创建高阶特征以捕捉非线性关系。 类别特征处理： 独热编码（One-Hot Encoding）： 将类别变量转换为二进制向量。 标签编码（Label Encoding）： 为类别变量分配整数标签（需谨慎使用）。 目标编码（Target Encoding）： 利用目标变量的信息对类别特征进行编码。 日期与时间特征提取： 从日期中提取年、月、日、星期、季度、是否周末等。 文本特征提取： 词袋模型（Bag-of-Words）： 使用CountVectorizer或TfidfVectorizer将文本转换为数值向量。 N-grams： 考虑词语的组合。 特征选择： 过滤法（Filter Methods）： 基于统计指标（如相关系数、卡方检验）选择特征。 包裹法（Wrapper Methods）： 使用模型来评估特征子集的性能（如递归特征消除RFE）。 嵌入法（Embedded Methods）： 在模型训练过程中进行特征选择（如Lasso回归）。 第五部分：机器学习基础与模型构建 本部分将介绍机器学习的基本概念，并重点讲解几个常用的监督学习和无监督学习算法。我们将学习如何使用Scikit-learn库来构建、训练和评估这些模型。 机器学习核心概念： 监督学习 vs. 无监督学习 vs. 半监督学习。 回归与分类问题。 训练集、验证集、测试集的划分。 过拟合与欠拟合。 模型评估指标： 回归： MSE, RMSE, MAE, R²。 分类： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、AUC-ROC曲线。 常用的机器学习算法： 线性回归（Linear Regression）： 简单线性回归与多元线性回归。 逻辑回归（Logistic Regression）： 用于二分类问题的模型。 决策树（Decision Trees）： 直观易懂的模型，用于分类和回归。 随机森林（Random Forests）： 集成学习方法，提升模型性能和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 强大的分类与回归模型。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基于距离的分类与回归算法。 K-Means聚类： 常用的无监督学习算法，用于数据分组。 模型训练与调优： Scikit-learn API： fit, predict, transform, score方法的使用。 交叉验证（Cross-Validation）： K折交叉验证。 超参数调优： 网格搜索（GridSearchCV）、随机搜索（RandomizedSearchCV）。 第六部分：高级主题与实战项目 在掌握了基础知识后，本书将进一步探索一些更高级的数据科学技术，并通过完整的实战项目来巩固和应用所学技能。 时间序列分析入门： 时间序列数据的特点。 趋势、季节性、残差分解。 简单的时间序列预测模型（如ARIMA）。 无监督学习进阶： 主成分分析（PCA）：降维技术。 DBSCAN：基于密度的聚类算法。 模型部署基础（可选）： 将训练好的模型打包。 简单的Web框架（如Flask）集成模型，提供API服务。 实战项目： 项目一：客户流失预测。 从实际数据集出发，进行数据清洗、EDA、特征工程、模型选择与训练、模型评估，最终输出预测结果。 项目二：房价预测。 类似流程，应用于回归问题，学习如何处理连续数值输出。 项目三：文本情感分析。 应用NLP技术，对文本数据进行分类。 目标读者： 希望学习如何使用Python进行数据分析和机器学习的初学者。 对数据科学感兴趣，但缺乏系统学习路径的在校学生或职业人士。 希望提升编程技能，并将其应用于数据处理和分析的程序员。 希望通过实际案例和项目快速掌握数据科学技能的从业者。 学习本书，你将能够： 熟练使用Python及NumPy、Pandas库进行数据操作和处理。 掌握从各种来源获取数据的技巧。 运用Matplotlib和Seaborn进行有效的数据可视化，并从中提取洞察。 理解并实践关键的特征工程技术。 构建、训练和评估多种机器学习模型。 通过实际项目，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 本书旨在成为你数据科学学习道路上的可靠伙伴，让你从理论走向实践，自信地应对数据挑战。
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