全国计算机等级考试一级WPS Office教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:教育部考试中心 编

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:1900-1

价格:30.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040140071

丛书系列:

图书标签:

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深入探索数据科学与人工智能前沿：Python实践与应用 书籍名称： 深入探索数据科学与人工智能前沿：Python实践与应用 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实践性的指南，带领大家跨越理论的门槛，直接步入数据科学、机器学习及人工智能领域的核心。我们聚焦于使用目前业界最主流、功能最强大的编程语言——Python，通过大量的真实案例和项目驱动的教学方式，确保读者不仅理解概念，更能熟练地将知识转化为解决实际问题的能力。 本书的结构设计严谨，层层递进，从基础环境搭建到复杂模型的部署，覆盖了从数据获取到洞察提取的完整生命周期。它不仅仅是一本技术手册，更是一份助你构建坚实技术栈的路线图。 第一部分：Python与基础工具链的巩固与提升 本部分针对已具备基础Python编程经验的读者，进行深层次的知识串联和效率工具的介绍。我们不会停留在基础语法层面，而是直接切入数据科学工作流的基石。 环境搭建与虚拟化： 详细介绍Anaconda/Miniconda环境的配置管理，使用Conda和Pip进行依赖项的隔离与协作，确保项目环境的复现性。探讨Jupyter Notebook、JupyterLab及其扩展工具的使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的高级应用，以及如何利用VS Code进行高效的Python调试。 NumPy的高级应用与性能优化： 深入讲解向量化操作的底层原理，包括广播机制（Broadcasting）的精妙之处。重点介绍`ufunc`（通用函数）的自定义以及如何利用内存视图（Memory Views）优化大规模数组的运算效率，为后续的深度学习打下高性能计算的基础。 Pandas数据处理的深度挖掘： 远超基础的`read_csv`和`groupby`。本章深入探讨时间序列数据的处理，包括重采样（Resampling）、滞后分析（Lagging）及滑动窗口计算。掌握多级索引（MultiIndex）的创建、操作与扁平化，以及如何使用`apply`、`transform`和`agg`进行复杂的数据转换，并分析`query()`方法的性能优势。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析（EDA）的艺术 数据分析的价值在于洞察，而可视化是发现洞察的眼睛。本部分强调如何利用视觉语言清晰、准确地传达复杂信息。 Matplotlib与Seaborn的协同作战： 除了标准图表，我们将重点展示如何利用面向对象的接口（OO Interface）构建复杂的多子图布局（Subplots），实现精细化的图表定制，如自定义图例、双坐标轴的精确对齐。Seaborn部分则聚焦于统计图表的应用，如联合分布图（JointPlot）、成对关系图（PairPlot）在特征选择中的实际作用。 交互式可视化的力量：Plotly与Bokeh： 介绍如何构建可交互的Web端数据仪表板。重点演示如何使用Plotly创建动态缩放、悬停信息丰富的图表，以及如何集成Dash框架，快速搭建用于监控和报告的数据应用。 探索性数据分析（EDA）的系统化流程： 提出一套结构化的EDA框架，从缺失值、异常值检测（使用Z-Score、IQR、Isolation Forest等方法）到特征间的相关性分析（如皮尔逊、斯皮尔曼系数），并结合可视化工具，形成闭环的特征理解报告。 第三部分：机器学习核心算法的理论与实践 本部分是本书的核心，我们将深入浅出地介绍经典和前沿的机器学习模型，并严格遵循“模型理解 - 代码实现 - 性能评估”的路径。 监督学习的基石： 线性模型与正则化： 详细解析岭回归（Ridge）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）的数学原理，重点讨论L1/L2正则化对模型稀疏性和解释性的影响。 决策树、随机森林与梯度提升： 深入探讨信息增益、基尼不纯度的计算。着重对比Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost/LightGBM）的内在机制差异，并讲解如何通过交叉验证和网格搜索进行超参数调优。 非监督学习与降维技术： 聚类算法的辨析： K-Means、DBSCAN、层次聚类的适用场景与评估指标（如轮廓系数）。 经典降维： PCA的数学推导，理解其如何最大化方差。引入t-SNE和UMAP，用于高维数据的可视化和特征提取。 模型评估与选择的严谨性： 覆盖精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的计算与解读。重点讲解如何在不平衡数据集上应用SMOTE、欠采样/过采样技术，并进行合理的模型选择与集成学习策略（Stacking, Blending）。 第四部分：深度学习框架与神经网络实战 本部分将导向当前AI领域的热点——深度学习，重点使用TensorFlow 2.x/Keras框架进行实战。 TensorFlow 2.x/Keras的快速上手： 介绍Eager Execution模式，利用Sequential API和Functional API构建不同复杂度的网络结构。 经典网络架构解析： 卷积神经网络（CNN）： 详细拆解卷积层、池化层、激活函数的计算过程，并实践AlexNet, VGG, ResNet等经典架构在图像分类任务中的应用。 循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）： 讲解序列数据处理的挑战（梯度消失/爆炸），并实现基于LSTM的文本情感分析和时间序列预测模型。 模型训练的优化与部署： 探讨优化器（SGD, Adam, RMSprop）的选择，批归一化（Batch Normalization）的作用，以及早停（Early Stopping）策略。最后，介绍如何使用TensorFlow Serving或ONNX进行模型的导出与生产环境的初步部署设想。 第五部分：数据工程基础与项目实战 本书以一个完整的数据科学项目收尾，串联起前述所有技能点。 数据采集与爬虫基础（Scrapy框架简述）： 简要介绍如何合法、高效地采集外部数据，为分析提供原始材料。 数据仓库与SQL的复习与应用： 强调SQL在数据预处理阶段不可替代的作用，并通过PostgreSQL或SQLite进行实际操作。 端到端项目演练： 选取一个具有实际意义的复杂数据集（如金融风控或推荐系统初探），从数据清洗、特征工程、多模型对比、到最终结果可视化汇报的全过程演示，确保读者能够独立完成一个标准的数据科学流程。 本书的最终目标是让读者从“知道”Python和数据科学工具，转变为“能够”利用这些工具解决现实世界中的复杂数据挑战。本书中的所有代码示例均可直接在GitHub仓库中获取和运行。

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从应试的角度来看，这本书确实覆盖了国家一级考试大纲的所有知识点，这一点我必须承认。如果你只是为了在规定的时间内，通过一个纯粹测试基础操作的考试，那么这本书可能是一个合格的“拐杖”。它把每个知识点都拆分成了最基础的操作指令，确保你不会因为遗漏任何一个考点而被扣分。但是，这种极端的应试导向，反而扼杀了读者对软件学习的内在兴趣。学习任何一款软件，本质上都是学习一种新的解决问题的思维方式。而这本书更像是提供了一张张“标准答案”的卡片，告诉你遇到A问题，你就背诵B步骤，然后就能得到C结果。这种死记硬背的学习模式，一旦考试形式稍微变化，或者在实际工作中遇到稍微复杂一点的组合问题，这些“标准答案”立刻就失效了。我更希望作者能在附录或者专门的章节中，增加一些“拓展思考”或者“实战模拟”模块，引导读者去思考“如果要求不止这些，我还能用什么更优雅的方式实现”，而不是仅仅满足于“能过关”这一低级目标。这本书教会了我如何通过考试，但它没有教会我如何利用WPS去创造价值。

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说实话，这本书的编写风格实在有点“流水账”，完全没有抓住现代办公软件教程的精髓。现在的办公软件学习，早就不应该只停留在“点哪个按钮出什么效果”的层面了。读者真正需要的，是场景化的解决方案和思维模式的引导。比如，当我们需要处理一份跨部门、涉及多方数据校验的周报时，这本书可能会分别讲解Word的表格制作、Excel的数据录入和WPS演示的图表插入，但它完全没有串联起来，告诉你一个高效的“数据采集-分析-报告生成”的工作流应该如何构建。这种割裂式的教学，使得学习者即使记住了每一个步骤，在面对真实复杂任务时，依然会手忙脚乱，不知道该从哪个环节入手。更让人感到遗憾的是，对于WPS特有的一些优势功能，比如它在云协作和跨平台兼容性上的优化，书中也只是蜻蜓点水地提了一下，没有深入探讨如何利用这些特性来打破地域限制，实现团队的实时协同工作。我更希望看到一些案例研究，展示如何用WPS套用模板，一键生成符合企业VI标准的报告，而不是看完书后，我依然需要自己手动去调整每一个边距和字体，浪费了本可以节省下来的宝贵时间。这本书就像一个老式的工具箱，里面工具不少，但没有使用说明书指导你如何用这些工具去建造一栋现代化的楼房。

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这本《全国计算机等级考试一级WPS Office教程》的封面设计得非常朴实，但从内容上看，它似乎将所有的重点都放在了应试技巧上，对于真正想要掌握WPS Office办公软件精髓的读者来说，可能有些不够“深入骨髓”。我原以为它会像一本武功秘籍一样，不仅教你如何施展招式（也就是通过考试），更能让你领悟到招式背后的内功心法——也就是WPS这款软件在实际工作流程中，如何与其他工具进行高效协同，如何利用宏命令或者更高级的自定义功能来解决复杂的数据处理问题。然而，翻阅目录后发现，大部分篇幅都集中在对基础操作的机械化重复讲解，比如“如何新建文档”、“如何设置行间距”这类在网络上随便搜索一下就能找到的零散知识点被拉长成了冗长的一章。我期待的是能看到更多关于数据透视表在不同业务场景下的应用解析，或者在演示文稿制作中，如何运用设计原则来提升视觉冲击力和沟通效率，而不是仅仅停留在“点击菜单栏的‘插入’选项”这种初级指导上。对于已经有一定基础，想要从“会用”迈向“精通”的职场人士来说，这本书的价值可能更多地体现在帮你快速过一个形式化的考试，而不是构建一个坚实的、能够应对未来办公挑战的知识体系。这本书的深度，就像一个浅浅的水塘，虽然能够让你看到水底的鹅卵石，但你却无法体会到深海的壮阔与神秘。

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关于这本书的配套资源，我体验感非常不佳。如今的教程，如果不能提供高质量的在线视频同步讲解或者可供下载的练习文件，基本已经落伍了。这本书在扉页上提示了可以扫描二维码获取资源，然而，当我尝试访问时，链接跳转的页面加载速度奇慢，而且很多练习文件的命名和章节顺序完全对不上号，让人无从下手。比如，教程中讲到“第十章的数据分析练习”，我下载的压缩包里，找到的却是名为“Excel_Test_Final_V2.zip”的文件夹，里面的文件内容也与书中所描述的案例数据存在细微出入，这在需要精确复现操作步骤时，是致命的缺陷。此外，教程中对快捷键的讲解也是不一致，有时使用WPS的默认快捷键，有时却提到了Office的兼容快捷键，但并未明确说明当前所使用的快捷键体系是哪一种。这种细节上的不严谨和配套资源的匮乏，极大地消耗了读者的耐心。一本好的教程，应该提供一个无缝的学习体验，从纸质到电子资源，都应该是顺畅且一致的。这本书在这方面的表现，简直就像是出版社在匆忙上线前，忘记做最后一次全面的质量检查。

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这本书的排版和插图质量，老实说，只能用“凑合”来形容。在信息爆炸的时代，视觉传达的重要性不亚于文字本身。一本优秀的教程应该像一位耐心的导师，用清晰、美观的图文引导你进入学习状态。然而，这本书中的截图往往分辨率不高，关键的操作区域没有进行必要的标记或高亮显示，很多时候我得眯着眼睛，对照文字描述，才能勉强分辨出屏幕上那个不起眼的下拉菜单在哪里。而且，很多步骤的逻辑跳转显得生硬和突兀，似乎是为了凑足考试知识点而硬生生地将不相关的操作强行塞进一个章节里。例如，上一页还在讲解Word的目录自动生成，下一页就突然跳到了Excel的VLOOKUP函数，两者之间缺乏一个自然的过渡，让初学者很容易产生认知断层。如果编者能在每一个功能点之间增加一个“为什么我们要学这个”或者“这个功能在实际应用中的价值是什么”的小提示框，哪怕是简单的几何图形设计，都会极大地提升阅读体验。现在这种密密麻麻的文字和模糊的截图堆砌在一起，很容易让人产生阅读疲劳，学习的积极性也就大打折扣了。它更像是一份内部培训资料的初稿，而不是一本面向大众、旨在推广技能的正式出版物。

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