本书是高等职业教育财经类专业群智慧财经系列教材之一，也是高等职业教育财务会计类专业“岗课赛证”融通系列教材之一。
“大数据技术应用基础”是高等职业院校大数据与会计、大数据与财务管理、财税大数据应用等专业的一门专业基础课程。本书贯彻落实立德树人根本任务，注重学生职业素养提升，以《职业教育专业目录（2021年）》中财务会计类专业内涵建设为目标，以计算机Python语言相关知识为前提，对标企业财会类工作岗位的新要求和数智化时代企业的数字化转型，搭建起一座横跨在IT岗与财会岗之间的沟通桥梁。本书兼顾大数据及数据分析理论，但更加突出Python用于财经大数据处理的操作和实践。
本书围绕大数据技术在财经领域中的应用场景设计6个教学单元、22项工作任务，以固定资产折旧计提、房贷计算、个人所得税计算及数据采集、数据预处理、数据分析与可视化等常见的工作场景设计教学案例，教学内容针对性强，“岗课赛证”融通一体化设计，便于学生理解Python在财经领域中的实际应用，并提供了相当数量的、有针对性的实训练习。
本书内容新颖、知识全面、应用性强，还配备了完整的教学资源，可以作为高等职业教育专科、本科及应用型本科院校、中等职业院校财务会计类、金融类等专业教材，也可以作为会计从业人员自主学习参考用书。

孙万军，北京财贸职业学院教授，北京市高等学校教学名师、北京市高层次创新创业领军人才，2012-2014年全国职业院校技能大赛高职组会计技能赛项专家组成员。获国家级教学成果奖一等奖一项、二等奖二项。主持研究20多个省部级及以上项目，主编出版40多本教材，其中普通高等教育“十一五”国家级规划教材4本、“十二五”职业教育国家规划教材6本。曾担任2005年国家级精品课程和2016年国家级精品资源共享课“会计岗位综合实训”负责人、国家职业教育会计专业教学资源库建设项目“会计综合实训”课程负责人、国家示范性职业学校数字化资源共建共享计划立项课题（一、二期）会计电算化专业精品课程建设项目负责人。

单元一 财经大数据认知
任务一 走进财经大数据
任务二 大数据工具Python运行环境搭建
单元二 Python程序设计基础
任务一 Python变量命名与赋值——编写你的第一个Python程序
任务二 Python基本数据类型——计算企业经营活动产生的现金流量
任务三 Python程序控制结构——计算房贷
任务四 Python组合数据类型——计提固定资产折旧
任务五 Python函数与模块调用——计算个人所得税
任务六 Python类与对象调用——计算企业奖金总额
单元三 SQL应用
任务一 SQL数据表操作——新增绩效考核指标数据表
任务二 SQL数据查询——查询客户满意度调查等数据
任务三 SQL常用函数应用——计算客户满意度得分
任务四 SQL语言编程——计算完成度
单元四 数据采集
任务一 Python读写数据文件——利用Pandas采集新员工信息
任务二 Python读写SQLite数据库——利用SQLite采集新员工信息
任务三 简单网页爬取——爬取上市公司证券简称和股票代码
任务四 网页数据采集——爬取上市公司资产负债表
单元五 数据预处理
任务一 Numpy数值计算——计算总收入并比较金额大小
任务二 Pandas数据结构——计算固定资产期末净值
任务三 Pandas函数调用——清洗资产负债表数据
单元六 数据分析与可视化
任务一 Pandas MatPlotlib在财务数据分析中的应用
任务二 Pandas Matplotlib在商务数据分析中的应用
任务三 Pandas Matplotlib在金融数据分析中的应用