具体描述
本书是《大学计算机基础》一书配套的实验指导教材，以案例的方式介绍 Windows XP 操作系统和常用软件，用于辅助实践教学，提高学生的计算机应用能力，也可以帮助学生自学。全书共分三部分。第一部分为实验，采用案例方式叙述，主要面向学生计算机应用能力的培养。第二部分为综合应用能力自我提高训练。第三部分介绍一些常用工具软件。
本书可作为高等学校非计算机专业“大学计算机基础”课程教材，也可供计算机爱好者学习使用。
《计算思维与数据科学导论》 图书简介 第一部分：计算思维的基石与数字化素养的构建 本书旨在为非计算机专业背景的学习者系统性地介绍计算思维（Computational Thinking）的核心理念，并在此基础上，构建坚实的数字化生存与应用素养。我们深知，在信息爆炸的时代，理解信息如何被处理、分析和转化，比掌握特定的软件操作更为重要。 第一章：计算思维的哲学内核与现实映射 本章深入探讨计算思维的本质——一种解决问题的思维模式，它源于计算机科学，但广泛应用于日常生活和各行各业。我们将从“分解”（Decomposition）、“模式识别”（Pattern Recognition）、“抽象”（Abstraction）和“算法设计”（Algorithm Design）这四个核心支柱入手，通过大量现实世界的案例（如交通规划、资源调度、甚至日常决策制定）来阐释这些概念如何帮助我们更清晰、更高效地构建解决方案。我们将探讨如何将一个复杂、模糊的问题，提炼为一系列清晰、可执行的步骤，这是所有高级数据分析和编程工作的前提。 第二章：数字世界的底层逻辑：信息表示与存储 要有效利用数字工具，必须理解它们内部的运作原理。本章将从最基础的层面——二进制开始，详细解析数字信息是如何通过0和1进行编码和表示的。我们不纠结于复杂的电子工程细节，而是侧重于理解不同类型数据（文本、图像、声音、视频）如何被量化和数字化。随后，我们将讲解数据的存储结构，包括文件系统、存储介质的演变（从磁介质到固态存储），以及数据压缩的基本原理（如无损压缩与有损压缩的权衡），帮助读者形成对信息密度的直观认识。 第三章：信息安全、隐私保护与网络伦理 在高度互联的社会中，信息安全不再是技术人员的专属话题。本章聚焦于构建一个成熟的数字公民所需的知识体系。我们将剖析现代网络攻击的常见手法（如钓鱼、恶意软件、中间人攻击），并提供实用的防御策略，包括强密码管理、多因素认证的应用等。更重要的是，我们将深入探讨数据隐私的法律框架与技术手段，讨论数据收集、使用与共享中的伦理边界，培养读者对个人信息资产的保护意识和对社会责任的理解。 第二部分：数据驱动决策与可视化分析 本部分将引导读者跨越单纯的工具操作层面，进入数据分析的核心领域，理解如何从原始数据中提取有价值的洞察。 第四章：数据处理的流程与数据清洗技术 真实世界的数据往往是“脏乱差”的，包含缺失值、异常值和不一致性。本章详细介绍一个标准数据分析项目的生命周期，重点讲解“数据清洗”（Data Wrangling）的必要性和常用技术。我们将介绍如何使用描述性统计指标来识别数据的质量问题，并讨论插补缺失值、处理异常数据点的常见方法。本章强调的重点是：好的分析结果始于高质量的数据准备。 第五章：统计学基础：量化不确定性 统计学是数据科学的语言。本章精炼介绍了统计学中对数据分析至关重要的概念，如集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差）的计算与意义。我们将引入概率论的基本概念，解释随机变量、正态分布等重要分布模型，并讲解推断性统计的核心——抽样分布、置信区间和假设检验的基本逻辑。目标是让读者能够批判性地解读报告中的统计结论，而非盲目接受。 第六章：数据可视化：从图表到洞察的桥梁 数据可视化是将抽象数字转化为直观信息的关键环节。本章不仅仅是罗列各种图表类型（如柱状图、折线图、散点图），而是着重于“叙事性可视化”的原则。我们将探讨如何根据数据类型和分析目标选择最恰当的图表，如何通过色彩、布局和标注有效引导读者的注意力，避免因图表设计不当导致的误导。读者将学习如何构建有效的“数据故事”，使复杂的数据发现过程清晰易懂。 第三部分：新兴计算范式与未来趋势 本部分将拓宽读者的视野，介绍当前信息技术前沿的几个关键领域，帮助读者理解未来技术发展的方向。 第七章：人工智能导论与机器学习概览 人工智能已渗透到生活的方方面面。本章提供对AI和机器学习（ML）的宏观视角。我们将解释监督学习、无监督学习和强化学习的基本区别与应用场景。重点将放在解释模型的构建过程——如何训练模型、如何评估模型的性能（如准确率、召回率），以及理解模型局限性的重要性，避免将AI视为“黑箱魔法”。 第八章：云计算、大数据与分布式计算 现代应用和大规模数据分析越来越依赖于云计算基础设施。本章解释“基础设施即服务”（IaaS）、“平台即服务”（PaaS）和“软件即服务”（SaaS）的概念，并介绍亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云平台等主流服务商的概貌。同时，我们将探讨大数据处理的挑战（“5V”特性），以及MapReduce、Hadoop和Spark等分布式计算框架在应对海量数据时的核心思想。 第九章：前沿技术展望：区块链与物联网（IoT）基础 本章作为结语，引导读者关注正在塑造未来的两项关键技术。我们将以非代码的方式，阐述区块链技术（如去中心化账本、哈希函数和共识机制）的基本原理及其在金融和供应链中的潜在颠覆性。对于物联网，我们将讨论传感器网络、边缘计算的概念，以及设备互联带来的数据采集效率提升与随之而来的安全挑战。 总结 《计算思维与数据科学导论》致力于培养读者在复杂信息环境中进行结构化思考的能力、对数字工具的批判性认知，以及运用数据驱动方法解决实际问题的能力。本书的内容聚焦于理念、方法论和基础知识的构建，而非特定软件或编程语言的语法教学，确保知识体系的长期有效性和普适性。
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