"本书旨在为人工智能通识教育奠定基础，采用Python语言展开数据科学的实践。全书共9章，主要内容包括大数据与数据科学导论、Python语言基础、NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化、机器学习基础、回归分析、分类分析、集成学习。本书聚焦结构化数据分析，利用机器学习作为核心研究方法，致力于在多个应用场景中实现通识教育的落地，旨在培养学生挖掘数据价值的能力，并且通过数据驱动的智能分析实现对其他学科的赋能，促进跨学科的整合与发展。 本书适合作为高等学校各专业人工智能通识教育相关课程的教材，也可供对大数据与数据科学感兴趣的读者参考。 "

前言 人工智能技术正以惊人的速度发展，对人类的生活方式、工作方式和社会结构产生了深远影响。作为人工智能技术的重要支撑，数据科学不仅为从海量数据中提取有价值的信息提供了方法论，还为决策、创新和问题解决提供了重要的支持与指导。 本书旨在为人工智能的通识教育奠定基础，采用Python语言展开数据科学的实践。本书聚焦结构化数据分析，利用机器学习作为核心研究方法，致力于在多个应用场景中实现通识教育的落地，旨在培养学生挖掘数据价值的能力，并且通过数据驱动的智能分析实现对其他学科的赋能，促进跨学科的整合与发展。 本书共9章，主要内容包括大数据与数据科学导论、Python语言基础、NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化、机器学习基础、回归分析、分类分析、集成学习。其中，NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析和数据可视化为探索性数据分析，机器学习基础、回归分析、分类分析和集成学习为智能数据分析。 本书的特色如下: (1) 实施了课程思政建设。本书重视课程思政的融入，从强调数据科学的伦理与社会责任、国家战略与民生意义、创新精神的培养以及批判性思维的加强等多个方面构建课程的思政性，旨在发挥教学在育人过程中的重要作用，引导学生在学习数据科学的同时增强社会责任感和伦理意识。 (2) 内容新颖，精选案例。本书内容注重时代的前瞻性与实用性，精选具有代表性的案例，构建课程的高阶性和挑战度。通过结合时代需求，选取新颖的数据案例，用“新”数据引领经典算法，通过激活数据让学生体会到算法的现代价值。通过机器学习走近人工智能，为新型学科人才培养奠定坚实的基础，使学生能够...