上海信息技术教材-必修1

上海信息技术教材-必修1的思维导图，数据是对事物描述的记录 ，是数据的表现形式 ，是 数据是计算机识别、存储和加工的对象 ，是数据的价值。

上海信息技术教材（必修1）

• 1-1 数据与大数据
  • 数据、信 息与知识
    • 数据的概念
      • ● 数据是对事物描述的记录 ● 数据的表现形式 ● 数据是计算机识别、存储和加工的对象 ● 数据的价值
    • 信息的概念
      • ● 概念 香农：信息是用来消除不确定性的东西。 霍顿：信息是为了满足用户决策的需要而经过加工处理的数据。 ● 信息的特征 ● 合理应用信息
    • 数据、信息 与知识的关系
      • ● 数据是描述事物的记录，它能够承载信息，可以在处理数据的过程中获得信息； ● 信息表示的是事物之间的相互关系，通过分析数据可以发现其中包含的关系； ● 知识是人们对信息的科学组织，它是经过严谨的验证，获得学界一致认可的内容。
  • 数字化 与编码
    • 进位计数制 及其转换
      • 进位计数制
        • ● 按进位方式实现计数的一种规则 ● 三要素：(1)数码；(2)基数；(3)位权。 ● 常用进位计数制标识：(1)二进制B；(2)十进制D；(3)十六进制H
      • 二进制和十 六进制
        • ● 二进制：(1)数码；(2)基数；(3)位权。 ● 十六进制：(1)数码；(2)基数；(3)位权。
      • 进位计数制 及其转换
        • ● 十进制数（整数部分）转二进制数 ● 二制数转十进制数 ● 二制数转十六进制数 ● 十六制数转二进制数 ● 数据的存储单位：(1)比特bit；(2)字节Byte；(3)其他容量存储单位。
    • 数字化及其 作用
      • 模拟信号
        • ● 连续变化的物理量，如：温度、速度等
      • 数字信号
        • ● 模拟量经数字化后转换为数字量，数字量的变化在时间或数值上都是离散的。
      • 数字化的过程
        • ● 数字化概念。 ● 数字化过程：(1)采样；(2)量化；(3)编码。
    • 数据编码
      • 字符编码
        • ● 英文字符编码 ● 汉字字符编码：(1) 输入码；(2)字形码。
      • 声音编码
        • ● 声音编码的过程：(1) 采样；(2)量化；(3)编码。 ● 未经压缩的音频文件的数据存储量计算： 数据存储量=(采样频率×量化位数×声道数)÷8×持续秒数 (Byte) 通常，未经压缩的数字音乐将保存为WAV格式。
      • 图像编码
        • ● 图像编码的过程：(1) 采样；(2)量化；(3)编码。 ● 未经压缩的位图图像的数据存储量计算： 数据存储量=图像分辨率×颜色深度÷8 (Byte) 通常，未经压缩的位图图像将保存为BMP格式。
    • 数据压缩
      • 数据压缩概 念及原因
        • ● 数据压缩的概念 ● 数据能被压缩的原因
      • 无损压缩
        • ● 无损压缩概念 ● 适用对象：程序数据、文档数据 ● 常用的无损压缩软件
      • 有损压缩
        • ● 有损压缩的概念 ● 适用对象：图像、声音、视频 ● 常见的有损压缩格式： ①图像数据有损压缩格式：JPEG ②音频数据有损压缩格式：MP3 ③视频数据有损压缩格式：MPEG
  • 大数据及其 作用与价值
    • 理解大数据
      • ● 海量的数据规模 ● 多样的数据类型 ● 快速的数据流转 ● 价值密度低
    • 大数据处理过程
      • ● 数据采集 ● 数据预处理 ● 数据分析 ● 数据挖掘应用
    • 大数据的作用及社会影响
      • ● 作用：①反映社会现象；②预测发展趋势；③指导决策制定 ● 对社会发展的影响：①优化社会管理模式；②创新提升服务质量；③科研研究的新途径 ● 关系国家经济发展、社会安全和科学进步的重要战略资源。 ● 掌握特定的防护措施，加强数据安全意识。
• 1-2 算法与程序设计
  • 算法与算法描述
    • 算法概念
      • ● 广义上：有限个步骤内求解某一个问题所使用的步骤和方法。 ● 计算机学科领域：是一系列的计算步骤，用来将输入的步骤转换成输出结果。
    • 算法特征
      • ● 有穷性 ● 确定性 ● 可行性 ● 有零个或多个输入 ● 有一个或多个输出
    • 算法描述
      • ● 自然语言 ● 流程图 ● 伪代码
  • 了解算法的三种 基本控制结构
    • ● 顺序结构
    • ● 分支结构
    • ● 循环结构
    • 运用恰当的描述方法和控制结构表示简单算法
  • 程序设计语言 基本知识
    • 程序及程序设计语言
      • ● 机器语言
      • ● 汇编语言
      • ● 高级语言
    • Python常用数据类型
      • ● 整数型（int）
      • ● 浮点型（float）
      • ● 字符串型（str）
      • ● 布尔型（bool）
    • Python中的常量、变量与赋值符
    • Python中的运算符与表达式
      • ● 算术运算符（**、*、/、//、%、+、-）
      • ● 关系运算符（==、>、<、>=、<=、!=）
      • ● 逻辑运算符（not、and 、or）
    • Python中的内置函数与模块导入
    • 顺序结构的Python实现
      • ● turtle函数库
    • 了解分支结构
      • ● 掌握Python语言编写分支结构
    • 理解字符串
      • ● 字符串的通用操作
    • Len()函数
    • 列表的通用操作及用Python实现
  • 循环结构的Python实现
    • while语句
    • for语句
  • 常用算法及其程序实现
    • 枚举法的基本原理
      • ● 根据已知条件，在给定的范围内对所有可能的答案按某种顺序进行逐一列举和检验，从中找出符合要求的答案。
      • ● 总结：1.确定范围 2.验证条件
      • ● 算法优化（时间复杂度、空间复杂度）
    • 枚举法的程序实现
      • ● 程序实现：循环结构嵌套分支结构
      • ● 特点：准确性高、全面性好、效率低
• 1-3 数据处理与应用
  • 基于共享单 车项目规划
    • 共享单车工作原理分析
      • ● 用户使用过程分析 ● 车辆工作过程分析（采集哪些信息） ● 信息筛选
    • 学习规划、设计方案
    • 了解数据分析与处理的过程与意义
    • 完善拓展项目方案
      • ● 实例学习：小区智能停车场 ● 实例学习：学生体质健康项目
  • 数据采集
    • 采集方式
      • ● 传感器数据采集
      • ● 互联网数据采集
        • 获取步骤
          • 获取网页、解析网页、保存数据
        • 具体方法
          • (1)requests库的功能 (2)BeautifulSoup库的属性和方法 (3)基于Python的网页爬虫的代码实现
        • 具体操作实例
          • 上海天气信息的获取
        • 网络信息采集的道德与法律
    • 采集过程
      • ● 明确数据要求 ● 确定数据来源 ● 选择采集方法 ● 实施数据采集
  • 数据整理
    • 数据整理 （pandas库）
      • ● 去重处理：drop_duplicates()方法 ● 缺失值处理：isnull()方法、notnull()方法、dropna()方法 ● 异常值处理：箱线图、散点图、DateFrame()方法
    • 数据读取与存储 （pandas库）
      • ● read_csv()函数、to_csv()函数
  • 数据存储与保护（pandas库）
    • 数据安全意识与防护
  • 数据分析方法和工具 （Python）
    • 对比分析法、平均分析法、结构分析法
    • 电子表格、在线数据分析平台、数据分析语言
    • numpy数据分析实例
  • 数据可视化工具 （matplotlib工具包）
    • 常用函数介绍：figure()、title()等
    • 常用数据分析图：散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图（matplotlib工具包实现绘制）
    • 分析特征关系、特征内部数据分布与分散状态
  • 常用的数据分析图
    • 分析特征间的关系
      • 折线图 plot()
      • 散点图 scatter()
    • 分析特征内部数据分布状态
      • 柱状图 bar()
      • 饼图 pie()
    • 分析特征内部数据分散状态
      • 箱线图 boxplot()
  • 撰写数据分析报告
    • 数据分析报告的种类
      • 专题分析报告
      • 综合分析报告
      • 日常数据通报
    • 数据分析报告的组成
      • 标题
      • 目录
      • 前言
      • 正文
      • 结论
    • 完成数据分析报告
      • 数据采集总结
      • 选择合适的可视化图标
      • 统计分析得出结论
• 1-4 走近人工智能
  • 体验计算机视觉应用
    • 计算机视觉概念
    • 人脸识别
      • 广义：构建人脸识别系统的一系列相关技术，如人脸图像采集、人脸检测、身份确认、身份查找等。
      • 狭义：通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
    • Pillow库 baidu-aip（人脸检测实验操作）
  • 人工智能分发展历程
    • 人工智能的概念
    • 人工智能表现形式： 会看、会听、会说、会行动、会思考、会学习
    • 专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统（基于知识的系统）
    • 机器学习
      • 监督学习：数据带标记（回归、分类）
      • 非监督学习：数据没有标记（聚类）
      • 半监督学习：部分数据带标记
      • 强化学习：带激励机制
      • 深度学习
    • 鸢尾花类型识别（监督学习实验操作）
  • 人工智能的作用及影响
    • 人工智能应用领域
      • 智能制造
      • 智能农业
      • 智能物流
      • 智能金融
      • 智能家居
    • 人工智能创新发展
      • 智能语音平台
      • 医疗影像平台
      • 自动驾驶平台
      • 城市大脑平台
    • 人工智能对社会发展的影响