具体描述
《C语言程序设计》以数据类型为主线，以函数为核心，介绍了C程序的逻辑结构（顺序、选择、循环）、C语言的数据结构（数组、指针、链表等）和文件操作。章节衔接性好，目的明确，将具有代表性和实用性的案例不断扩展和完善，每章所学习的内容是在前面所学知识的基础上进行扩展，体现了结构化程序设计的模块化原则。
《C语言程序设计》文字流畅，通俗易懂，深入浅出，实用性强。《C语言程序设计》可作为计算机及其他理工科专业的教材以及喜欢编程的爱好者的参考书。与《C语言程序设计》配套的《C语言程序设计上机指导与习题解答》（田丽华主编，北京邮电大学出版社出版）提供大部分课后习题解答。
《Python数据科学实战》 这是一本面向所有希望深入掌握Python数据科学应用的读者而精心打造的实践指南。本书将带领您从基础的Python语法出发，逐步深入到数据科学的核心领域，通过丰富的实战案例，让您在解决实际问题的过程中，真正理解并运用强大的数据分析工具。 本书特色： 循序渐进的学习路径： 无论您是Python初学者还是已有一定基础，本书都提供清晰的学习路线。从Python基础知识的巩固，如数据类型、控制流、函数和模块，到数据科学常用库的详尽介绍，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，再到高级主题的探索，如机器学习算法的实现与评估，本书都层层递进，确保您能够扎实地掌握每一个知识点。 聚焦核心数据科学库： 本书将重点讲解在数据科学领域最常用、最核心的Python库。您将学会如何使用NumPy进行高效的数值计算，如何运用Pandas进行数据清洗、转换和分析，如何使用Matplotlib和Seaborn创建精美的数据可视化图表，以及如何利用Scikit-learn等库实现各种经典的机器学习算法。 丰富的实战项目驱动： 理论与实践相结合是本书最大的亮点。我们精选了多个来自不同领域的真实世界数据科学项目，涵盖了数据探索、特征工程、模型训练、结果评估等完整的流程。例如，您将参与一个电商用户行为分析项目，构建一个预测客户流失的模型，或者分析社交媒体数据，提取有价值的洞察。这些项目不仅能帮助您巩固所学知识，更能培养您独立解决复杂数据问题的能力。 深入浅出的理论讲解： 在每个实战项目的背后，本书都会深入浅出地讲解相关的理论知识。例如，在介绍回归模型时，会详细讲解线性回归、岭回归、Lasso回归等算法的原理、优缺点及应用场景。在讲解聚类算法时，会阐述K-Means、DBSCAN等算法的工作机制。这些理论讲解旨在帮助您理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”。 数据可视化能力培养： 数据可视化是数据科学中至关重要的一环。本书将详细介绍如何使用Matplotlib和Seaborn绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、箱线图、热力图等，并教授您如何通过优化图表设计来清晰有效地传达数据信息。 机器学习基础与应用： 本书将为您打开机器学习的大门。您将学习监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类、降维）的基本概念和常用算法，并学会如何使用Scikit-learn库快速实现这些算法，以及如何进行模型调优和评估。 易于上手的代码示例： 本书提供的所有代码示例都经过精心设计，清晰易懂，并可以直接在您的Python环境中运行。每段代码都配有详细的注释，方便您理解其功能和实现逻辑。 本书内容概要： 第一部分：Python数据科学基础 第一章：Python入门与环境搭建 Python语言特性概览 Anaconda安装与配置 Jupyter Notebook/Lab使用指南 Python基础语法回顾：变量、数据类型、运算符 控制流：条件语句、循环语句 函数与模块：定义、调用、导入 第二章：NumPy：科学计算的基础 NumPy数组（ndarray）的创建与操作 数组的索引、切片与视图 数组的数学运算与广播机制 统计函数与线性代数 第三章：Pandas：数据处理的利器 Series与DataFrame：数据结构详解 数据读取与写入（CSV, Excel, SQL等） 数据清洗：缺失值处理、重复值处理、异常值检测 数据转换：数据类型转换、文本数据处理、日期时间处理 数据筛选、排序与分组 数据合并与连接（merge, join, concat） 数据聚合与分组计算（groupby） 第四章：Matplotlib与Seaborn：数据可视化 Matplotlib基础：Figure, Axes, Plotting 绘制常用图表：折线图、散点图、柱状图、饼图 图表美化：标签、标题、图例、颜色、风格 Seaborn入门：统计图表绘制 创建更具信息量的可视化：分布图、回归图、类别图 主题与调色板的应用 第二部分：数据科学实战案例 第五章：电商用户行为分析 数据收集与初步探索 用户画像构建：RFM模型 用户活跃度分析 商品关联性分析：Apriori算法入门 可视化报告生成 第六章：客户流失预测 数据集准备与特征工程 逻辑回归模型构建与训练 模型评估：准确率、精确率、召回率、F1分数 ROC曲线与AUC值 决策树与随机森林模型 第七章：文本数据分析与情感分析 文本预处理：分词、去停用词、词干提取 词袋模型（Bag-of-Words）与TF-IDF 朴素贝叶斯分类器 情感倾向分析实战 第八章：时间序列分析基础 时间序列数据的特性 平稳性检验与差分 自相关（ACF）与偏自相关（PACF）图 ARIMA模型简介与应用 可视化时间序列数据 第九章：无监督学习：聚类与降维 K-Means聚类算法 DBSCAN聚类算法 主成分分析（PCA）降维 应用场景：用户细分、异常检测 第三部分：进阶主题与项目实践 第十章：模型调优与交叉验证 过拟合与欠拟合问题 网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search） K折交叉验证 第十一章：项目实战：金融数据分析 股票价格预测基础 技术指标计算 简单交易策略回测 第十二章：部署与后续学习 机器学习模型部署简介 其他重要Python数据科学库介绍（Scikit-optimize, TensorFlow, PyTorch等） 未来学习方向与资源推荐 无论您是想转行数据科学、提升工作效率，还是对探索数据背后的奥秘充满好奇，《Python数据科学实战》都将是您不可或缺的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地运用Python解决各种数据挑战，开启您的数据科学之旅。
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