買這商品的人也買了...
-
Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers (Paperback)$1,400$1,330 -
無瑕的程式碼-敏捷軟體開發技巧守則 (Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship)$580$452 -
HC-SR04 超音波感測器$100$95 -
無瑕的程式碼 番外篇-專業程式設計師的生存之道 (The Clean Coder: A Code of Conduct for Professional Programmers)
$360$281 -
並行之美學-撰寫平行應用程式的新手指南 (The Art of Concurrency: A Thread Monkey's Guide to Writing Parallel Applications)$580$458 -
改變世界的九大演算法 : 讓今日電腦無所不能的最強概念 (Nine Algorithms That Changed the Future: The Ingenious Ideas That Drive Today’s Computers)$360$284 -
精實開發與看板方法$550$435 -
完整學會 Git, GitHub, Git Server 的24堂課$360$284 -
遊戲設計概論, 4/e$550$429 -
$294鳳凰計畫:一個 IT計畫的傳奇故事 (The Phoenix Project : A Novel about IT, DevOps, and Helping your business win)(沙盤特別版) -
Linear Algebra : with Applications, 9/e (IE-Paperback)$1,180$1,156 -
TensorFlow + Keras 深度學習人工智慧實務應用$590$460 -
寫程式前就該懂的演算法 ─ 資料分析與程式設計人員必學的邏輯思考術 (Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people)$390$308 -
實戰 Google 深度學習技術:使用 TensorFlow$520$411 -
Deep Learning|用 Python 進行深度學習的基礎理論實作$580$458 -
Webduino Fly + Arduino UNO$1,480$1,406 -
Webduino 智慧插座套件(電子材料包)$960$912 -
決斷的演算:預測、分析與好決定的11堂邏輯課 (Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions)$480$408 -
單元測試的藝術, 2/e (The Art of Unit Testing: with examples in C#, 2/e)$650$507 -
為你自己學 Ruby on Rails$480$379 -
精通機器學習|使用 Python (Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists)$680$537 -
用 TensorFlow 提早進入人工智慧的未來世界$560$476 -
為你自己學 Git$500$425 -
灰帽 C# | 建立自動化安全工具的駭客手冊 (Gray Hat C#: A Hacker's Guide to Creating and Automating Security Tools)$450$383 -
Python 入門邁向高手之路王者歸來$699$594
相關主題
商品描述
21 世紀以來,資訊科技一再推陳出新,啟動了一連串的社會和文化變革。對教育之衝擊也已逐漸成形,應用資訊科技及處理資訊是未來人才之基本條件。未來人才應是能有效使用資訊工具進行深度學習、能應用工具發揮創造力以分析、評斷、表達與解決問題,同時具生產力與責任的數位公民。面對科技高度智慧化環境快速變遷,跨領域及問題解決能力亦是未來人才培育之關鍵,因此未來除學生專業技術能力外,更重視提升學生跨領域學習整合能力、問題解決能力與自主學習能力。
本書以運算思維為基礎,以通俗易懂的方式介紹運算思維如何應用於解決問題。本書以Python 作為實作語言,展現利用運算思維解決問題方法的實現,通過這種跨學科應用問題求解的學習和實踐,希望培養學生主動在各專業學習中利用運算思維的方法和技能,進行問題求解的能力和習慣,並能應用Python 大量的第三方函式庫動
手解決具有一定難度的實際問題。
本書在選擇應用領域和案例時,著重在那些易於理解、不需要掌握演算法和程式設計就能解決的問題上,因此,本書不會深入講解演算法,而是著重于如何利用運算思維理解和解決問題,展現運算思維在問題求解、系統構造、理解人類行為等方面發揮的重要作用。
本書適用於大學一年級新生或對成為未來人才有興趣的讀者,不要求有電腦程式設計經驗,並且也不是以程式設計為主要內容,而是要求學生/讀者專注於理解運算思維求解問題的方法和技能。一些Python 語言基礎知識的介紹是幫助學生/讀者閱讀和理解講義中給出的Python 程式,並能在理解的基礎上,對這些程式進行小修改
就能實現自己的問題求解方法。
本書的程式碼均以開放原始碼的方式公開於GitHub,URL 為
https://github.com/sytsao/Python-ComputationalThinking-book,
歡迎大家協助指教與討論。
目錄大綱
CHAPTE R 1 程式設計與運算思維
1.1 計算與運算
1.2 運算思維
1.3 演算法
1.4 常用演算法簡介
CHAPTE R 2 程式語言與Python 開發環境
2.1 電腦程式與程式語言
2.2 高階語言使用現況
2.3 Python 發展與特色
2.4 Anaconda 軟體套件
CHAPTE R 3 資料表示和運算
3.1 資料和資料類型的概念
3.2 數值資料的表示與運算
3.3 文字資料的表示和操作
3.4 批量資料表示與操作
CHAPTE R 4 基本控制結構
4.1 用Python 實現順序結構程式
4.2 用Python 實現分支結構程式
4.3 用Python 實現反覆結構程式
4.4 字串資料操作
4.5 Spyder 除錯應用
CHAPTE R 5 函式與模組
5.1 Python 函式的基本概念
5.2 Python 標準函式庫
5.3 模組
5.4 Python 第三方函式庫
CHAPTE R 6 資料的輸入和輸出
6.1 標準輸入輸出程式
6.2 檔案輸入輸出程式
6.3 網路取得資料
CHAPTE R 7 物件導向程式設計
7.1 物件導向思維
7.2 Python 中的類別和物件
7.3 物件導向程式設計應用
CHAPTE R 8 Python 實務應用
8.1 Python_Facebook
8.2 Python_Gmail
8.3 Python 爬蟲
8.4 Python_Google 地圖
