计算机应用基础实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2010-7

价格:25.00元

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isbn号码:9787564031572

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用基础
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• 实践教学
• 应用实践

《信息时代的数据素养与实践指南》 内容简介 在信息爆炸的今天，驾驭数据、理解信息背后的逻辑，已成为每个社会成员的必备技能。本书《信息时代的数据素养与实践指南》旨在系统性地构建读者对现代信息系统的宏观认知，深入剖析信息获取、处理、分析乃至安全防护的关键技术与思维模式。它摒弃了对单一软件操作的机械化训练，转而聚焦于底层原理、通用方法论以及在不同应用场景下的数据思维迁移能力。 本书的结构分为四大核心模块，层层递进，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：信息世界的底层架构与逻辑 本部分是构建现代信息素养的基石。它不会过多纠缠于具体编程语言的语法细节，而是深入探讨支撑一切数字系统的底层逻辑。 信息本质与度量： 探讨信息论的基本概念，如熵、信道容量。我们将分析数字信息（比特、字节）如何从物理信号转化为可被计算和存储的符号，以及如何科学地衡量信息的价值密度和冗余度。这包括对二进制、八进制、十六进制等数字系统的深度理解，而非简单的进制转换练习。 计算机系统概览： 介绍现代冯·诺依曼体系结构的工作原理，聚焦于CPU如何执行指令流、存储器层次结构（寄存器、缓存、内存、外存）的性能影响，以及操作系统作为资源管理者的核心职能。重点在于理解“程序如何运行起来”的机制，而非如何编写一个操作系统内核。 网络通信的基础协议栈： 详述TCP/IP协议族的工作机制。我们将以更贴近实践的视角，拆解从应用层（HTTP/HTTPS）到物理层的每一个关键环节，解释三次握手、四次挥手背后的状态机逻辑，以及数据包如何在全球网络中路由传输。理解延迟、带宽和丢包对应用体验的影响，是制定高效网络策略的前提。 第二部分：数据处理与结构化思维 本模块将数据处理提升到方法论的高度，关注如何将现实世界的复杂问题转化为机器可处理的结构化模型。 数据结构的选择与优化： 深入探讨常见抽象数据类型（如栈、队列、链表、树、图）在不同场景下的适用性。重点不在于手写实现，而在于分析不同结构对时间和空间复杂度的权衡。例如，何时应使用平衡二叉搜索树而非哈希表来保证查询效率的稳定性。 算法思维与问题分解： 介绍解决复杂问题所需的通用算法范式，如分治法、贪心算法、动态规划的思维框架。通过对经典优化问题的分析，培养读者将复杂任务拆解为可执行、可验证步骤的能力。 数据存储范式与关系模型： 对比关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL）的设计哲学。重点讲解数据库设计中的范式理论，如何通过规范化减少数据冗余，以及在面对海量非结构化数据时，如何选择合适的存储和查询策略。 第三部分：信息分析与洞察提取 本部分关注如何从海量数据中提取有意义的知识，这是现代商业决策和科学研究的核心。 统计学基础与数据可视化： 介绍描述性统计（均值、方差、分布）和推论性统计（假设检验、置信区间）在数据分析中的应用。重点讲解如何识别和规避常见的统计陷阱（如相关性不等于因果性）。同时，深入研究信息可视化设计原则，如何通过图表（而非单纯的数字堆砌）清晰有效地传达分析结果。 数据处理流程与工具链： 介绍现代数据工作流的典型步骤：数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据转换（特征工程）、数据聚合。探讨不同量级数据处理所需的计算资源与工具选择，如并行计算的基本概念。 初探机器学习概念： 概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本区别。本书将不侧重于训练模型，而是侧重于理解模型预测结果的意义、局限性以及评估指标（准确率、召回率、F1分数等）在不同业务目标下的权重分配。 第四部分：信息安全、伦理与未来趋势 数字世界的能力伴随着责任与风险。本模块聚焦于如何构建安全、合乎伦理的信息实践。 信息安全基础与风险防御： 深入剖析常见安全威胁（如钓鱼攻击、恶意软件、DDoS）的原理。重点讲解密码学基础（对称加密与非对称加密的原理），以及在个人和组织层面如何构建多层次的防御体系，包括访问控制和数据备份策略。 隐私保护与数据伦理： 探讨数据收集、使用和共享中的法律与伦理边界。分析差分隐私、匿名化等技术如何试图在数据可用性和个人隐私之间找到平衡点。培养读者对算法偏见（Bias）的敏感性，认识到技术决策背后的社会影响。 前沿技术概念辨析： 简要介绍云计算、边缘计算、物联网（IoT）等新兴架构对传统信息处理范式的冲击与机遇。探讨这些趋势如何改变我们获取和使用信息的方式。 本书的目标读者是渴望全面提升信息素养，准备好驾驭复杂数字工具和环境的专业人士、学生和终身学习者。它提供的是思维框架和系统认知，而不是特定软件的按键指南。通过本书的学习，读者将能够独立评估信息系统的可靠性，高效地组织和分析数据，并以一种更加审慎和负责任的态度面对日益数字化的生活与工作。

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