本书为1 X职业技能等级证书配套系列教材之一，以《数据应用开发与服务（Python）职业技能等级标准（中、）》为依据，由北京中软国际信息技术组织编写。 本书采用项目化编写模式，共分为5个项目：项目1介绍多源数据采集与存储，主要利用Python语言对不同数据源的数据进行采集；项目2介绍数据处理，从数据探查、数据清洗和转换、数据取样以及数据检验4个方面演练典型的数据处理方法；项目3介绍数据建模与性能评估，在熟悉数据含义并对数据进行预处理的基础上，构建并训练如回归、分类和聚类等机器学习模型，并对未知数据进行预测；项目4介绍特征选取与模型优化，使用Python语言调用sklearn库函数实现特征提取与模型优化；项目5介绍模型应用开发，实现端到端的数据应用开发与服务，并且侧重于将模型集成到一个完整的应用程序中。全书通过构建42个

本书包含6个模块、10个学习单元，内容主要涵盖了Python编程的3种程序结构、6种数据类型，函数和面向对象程序设计的基础知识，以及Web应用程序设计相关内容。本书在编写过程中落实立德树人的根本任务，实践“岗课赛证”融通的育人模式，关注学生发展，着眼于行动学习，聚焦过程设计，注重学用相长、知行合一。 本书可作为各类职业院校计算机类及相关专业的教材，也可供Python爱好者参考。 本书配有电子课件、微课视频、源代码等教学资源，选用本书作为教材的教师均可登录下载，或联系编辑(88379197)咨询。

本书以Python知识脉络为线索，结合Python生态系统，通过融合传统文化、历史人文等元素的实践案例，力求在轻松的氛围中培养学习者的程序设计能力和计算思维能力。 全书共分10章，主要内容包括搭建编程环境、基础语法、流程控制语句、字符串、列表元组与字典、函数、访问文件、处理异常、模块与包、面向对象编程等。本书各章采用模块化组织，除了具体知识细节的梳理铺陈，每章都会介绍相关的Python库，并提供多个案例对全章所学知识做综合演练，通过拓展实践进一步提升读者的实操能力。

本书系统介绍Python基础知识以及数据采集、分析、可视化的流程与应用，实例丰富，实战性强。全书共14个项目，其中前10个项目以Python基础知识的理解和应用为主，项目11～项目14分别讲解网络爬虫以及NumPy、Pandas和Matplotlib的应用。书中代码适用于Python 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10/3.11以及更高版本。 本书可以作为专科、高职院校程序设计课程的教材，以及Python爱好者的自学用书。

Python是一种跨平台、交互式、面向对象、解释型的计算机程序设计语言，它应用广泛，具有丰富和强大的库。 本书构建了模块化的课程结构，将Python程序设计按由易到难、由浅入深的规律分为9个教学单元；构建了理论知识与操作训练的层次化结构，每个模块的理论知识分为3个层次—入门知识、必修知识、拓展知识，每个模块的操作训练也分为3个层次—简单练习、实例训练、任务训练。本书遵循学生的认知规律和技能成长规律，充分考虑教学实施需求，针对引导学生主动学习、高效学习、快乐学习的目标选择教学内容、设置教学任务，以实现学会与会学的教学效果。 本书可以作为中等职业学校各专业Python程序设计课程的教材，也可以作为相关培训机构的培训教材及Python程序设计初学者的自学参考书。

本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容。全书共8章，内容包括自然语言处理概述、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的B站网民情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现新闻文本分类。本书大部分章节包含了课后习题，其中前4章设置了选择题，后4章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。 本书可作为高校数据科学、人工智能和新闻传播相关专业教材，也可作为自然语言处理爱好者的自学用书。