本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。 本书分为基础篇、案例篇和附录三个部分。基础篇（第1章～第8章）主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、特征工程、机器学习、集成学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇（第9章～第14章）主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域大数据分析与挖掘的案例，以及基于大语言模型的应用开发案例；附录介绍了线上如何开展实验教学的使用方法及应用举例，以帮助读者提高实践应用能力和提升教师实践教学质量。本书提供课件PPT、数据和程序、微课视频、实验内容、线上实验教学平台和线下实验教学资源等丰富的配套资源。

基础篇
第1章 Python基础
1.1 Python概述
1.2 Python安装及启动
1.2.1 Python安装
1.2.2 Python启动及界面认识
1.2.3 Python安装扩展包
1.3 Python基本数据类型
1.3.1 数值的定义
1.3.2 字符串的定义
1.3.3 列表的定义
1.3.4 元组的定义
1.3.5 集合的定义
1.3.6 字典的定义
1.3.7 列表、元组、集合与字典之间的比较
1.4 Python相关的公有方法
1.4.1 索引
1.4.2 切片
1.4.3 求长度
1.4.4 统计
1.4.5 成员身份确认
1.4.6 变量删除
1.5 列表、元组与字符串方法
1.5.1 列表方法
1.5.2 元组方法
1.5.3 字符串方法
1.6 字典方法
1.6.1 创建字典:dict()
1.6.2 获取字典值:get()
1.6.3 字典赋值:setdefault)
1.7 条件语句
1.7.1 if..语句
1.7.2 if...else...语句
1.7.3 if...elif...else...语句
1.8 循环语句
1.8.1 while语句
1.8.2 for循环
1.9 函数
1.9.1 无返回值函数的定义与调用
1.9.2 有返回值函数的定义与调用
1.9.3 有多个返回值函数的定义与调用
本章小结
本章练习
……
案例篇
附录 线上实验指导
参考文献