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本书系统梳理了大数据与会计专业群标准建设的最新成果，具体内容包括两个部分：一是专业教学标准，包括大数据与会计、会计信息管理和大数据与审计专业三个专业的教学标准；二是课程标准，包括7门平台课程、16门核心课程、5门综合实践课程和24门拓展课程共52门课程标准。

本书分为基础篇、生活篇、技能篇、时政篇四篇。以网络空间安全战略为基础，以总体国家安全观为指导，介绍了信息技术环境下网络的可利用价值，如何抵制网络不良诱惑，如何正确运用网络，真正让网络成为学习和生活的工具。

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本书共分两篇:上篇Python语言基础包括Python基础知识、Python的控制结构、Python的函数和类、Python的高级数据结构、Python的数据可视化。下篇Python机器学习包括关联规则发现、聚类分析、维度约简、分类分析、预测分析。

本书将以python软件为工具，以统计理论与方法为重点，结合实际应用案例，深入浅出地介绍了数据挖掘基础算法的背景、原理及实现。全书共9章，第1章为绪论，内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘与统计学的关系、数据挖掘的实现流程、数据挖掘的方法、数据挖掘的典型应用、数据挖掘的工具及软件；第2-7章介绍数据挖掘中的经典多元统计

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量软件的学科。各个领域几乎都在应用计算机软件，它极大地提升了人们的工作效率，促进了经济和社会的发展。如今，5G落地应用带动了物联网的全面发展，产业互联网的发展带动了大数据和人工智能的落地应用，网络安全领域也释放了大量的发展机会，软件工程正在渗透到科研机构、IT行业

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复杂数据分析是大数据研究领域的重要课题。纵向数据是复杂数据的一种，往往产生于对个体随着时间的变化而进行的重复观测，该类数据不同于横截面数据和时间序列数据，便于研究个体的时间效应，广泛出现在诸多科研领域。纵向数据非参数半参数分析是统计研究的热点领域。在本书中，作者利用非参数模型、半参数模型(部分线性模型、单指标模型、部分

大数据导论是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数