本书是"大数据应用开发（Java）”1+X职业技能等级证书配套教材，同时也是蓝桥学院"Java全栈工程师”培养项目配套教材。全书共16章，包括大数据概述、Hadoop、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、Hive、Flume、Azkaban、Sqoop、HBase、Kafka、Spark、大数据平台的管理与监控、大数据离线计算项目和大数据实时计算项目。本书从零基础开始逐一讲解大数据体系中的各种技术，通过丰富的实战案例阐述重点、难点知识，为初学者进入大数据领域打好基础。各章

　　《大数据可视化技术（普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材）》的编写目的是向读者介绍大数据可视化的基本概念与应用。全书共9章：数据可视化概述、大数据可视化原理与方法、Excel数据可视化、HTML5前端可视化、Tableau数据可视化、ECharts数据可视化、Python数据可视化、大屏数据可视化设计、R语言数据可视化。《大数据可视化技术（普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材）》将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据可视化相关技术，并对重要的核心知识点加大

大学生所接受的数据类先导或通识教育较为分散，不够深入，且理论多实操少，不能有效提升其数据素养和核心竞争力。数据行业从业人员面对工作压力和自我提升的需要，急需一门随时随地可学的专业通识课程。该课是市场需求的产物，将得到大学生和数据行业从业人员的热切欢迎。

主要特色体现为：使学生全面理解数据思维的新科学范式，覆盖数据全生命周期，从理念、理论、实操和应用不同视角，全面讲解并培养受众的数据思维模式，使其成为数据行业专业人员，提高其战

人们每天都会通过互联网、移动设备等产生海量数据，如何从其中洞悉这些数据背后所隐含的“真知灼见”，是我们研究它的意义所在。以前人们总说信息就是力量，现如今对大数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。作为大数据方面的一部著作，本书是作者长期从事大数据、数据挖掘等科研工作的总结。其从大数据、数据挖掘、实际案例等三部分深入浅出地介绍了大数据领域的知识。 第一部分是大数据篇，其主要从数据起源、生态系统、生命周期以及行业应用来分析大数据的研究方向和趋势。并就数据预处理、可视化、安全等大数据技术进行了详细的阐

《无线传感器网络技术与应用 第2版》反映了无线传感器网络领域的新技术和成果，采用理论与实践并进的模式编写。
《无线传感器网络技术与应用 第2版》主要内容包括无线传感器网络、网络与通信技术、管理技术、安全技术、软硬件设计与测试、人工智能物联网、典型应用设计、工程实验指导8章。
《无线传感器网络技术与应用 第2版》可以作为高等院校的物联网工程、通信工程、计算机应用、人工智能等专业的教材，也可以作为建筑电气、网络管理等领域的工程技术人员和从事智能物联网等工作的技术人员的学习和参考用书。

本书以现代传感器技术的工程应用为核心，在详细论述传感器的基本原理和特性的基础上，充分考虑教学规律，突出应用型工程人才培养的特点，编入了丰富的工程设计实例，力求做到语言通俗、简洁易懂。
全书共有13章，第1章介绍传感器的基本知识、基本特性、标定、应用现状和发展趋势；第2～8章分别介绍电阻式、电容式、电感式、压电式、磁电式、热电式、光电式等各类经典传感器；第9～11章介绍超声波、红外和生物各类新型传感器；第12章介绍通用的传感器的信号调理方法；第13章介绍传感器在物联网领域的应用。

本书内容根据“实用、易学、好教”的原则编写，立足教学标准的要求，强调实用性与应用性，做到“赛教结合”，有效将职业技能大赛内容与教学内容有机结合，将技能大赛内容贯穿到平时教学内容之中，促进赛教一体化。
本书共7个单元，主要内容包括传感器基本知识、温度检测、压力检测、位移检测、速度检测、气体与噪声检测和智能家居。
全书语言简洁，思路清晰，认识与应用相结合，适合作为高等职业院校自动化、电气工程、测控技术等专业的教材，也可供从事相关工作的技术人员参考。

本书围绕生物医学传感原理及其医疗健康检测应用，首先介绍了传感器原理及其基本理论，针对生物医学检测中常见生理参数的物理特征，从传感检测原理及其生物医学应用方面分别介绍了医用电极与生物电效应测量、生物力效应的传感变换与生理信号检测、生物热效应的热电式生物医学传感检测、光电传感与生物光效应检测、生物医学的化学效应传感与检测，最后还介绍了生物标志物的新型传感检测原理与技术。

本书是面向KEBA工业机器人应用工程师（L2等级）的教材，主要介绍KEBA工业机器人控制系统的创建与调试、机器人系统的应用开发、机器人系统与第三方设备的通信设置与应用、机器人系统的行业典型应用。为配合教学和方便学生自学，本书配套丰富的数字化学习资源。

本书以工业机器人集成项目仿真为对象，使用仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。中心内容包括认识、安装工业机器人仿真软件，仿真工作站知识储备，项目式教学包，RobotStudio中的建模功能，机器人离线轨迹编程，Smart组件的应用，带导轨和变位机的机器人系统创建与应用，ScreenMaker示教器用户自定义界面，RobotStudio在线功能。
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