本书以工作过程为导向，选取企业真实案例，以典型工作任务为
内容，结合机器人1+X证书考证大纲知识点编写，是双元育人的
职业教育改革成果。全书包含了FANUC机器人编程指令应用、程序
思维建立、系统设置、变量使用、I/O接线、外围器件选配等知识。围绕切割、搬运、装配、喷涂、码垛的行业应用展开，针对操作性强的技术点制作了可以免费观看的二维码微课。
本书内容由浅入深，符合从业者职业技能习得规律，可作为机电、
电气、机器人、智能制造、自动化类

　　《工业机器人概论/职业院校工业机器人技术应用专业教材》为职业院校工业机器人相关专业的核心教材，参照相关的国家职业技能标准和行业职业技能鉴定规范，结合工业机器人相关专业的实际教学情况，编写而成。《工业机器人概论/职业院校工业机器人技术应用专业教材》主要内容包括初识工业机器人、工业机器人本体结构认知、工业机器人机械系统认知、工业机器人控制与驱动系统认知、工业机器人感知系统认知。全书比较全面地反映了国内外机器人研究和应用的新进展。
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本书主要介绍机器人运动控制的相关知识，从软硬件两方面讲述如何使用 STM32 HAL 的方式来控制机器人运动。本书基于集成了驱动模块的机器人控制板重点介绍 STM32 电机控制的相关理论与实践知识，以案例的形式展开教学内容，并内嵌电路原理图、PCB 板图以及源代码等， 是动手实践 STM32 的一个很好的选择。本书主要目的是让初学者能够综合运用 STM32 从无到有地做出一件产品。读者通过本书的学习与实验，可以轻松地掌握 STM32 开发工具以及基本编程方法，学会借助于 STM32C

本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容不同，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态、高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。

本书系统地讲解了大数据处理常用技术，具体包括大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型、分布式数据库Hbase、NoSQL数据库、Spark分布式内存计算、MapReduce应用开发、Spark SQL编程、数据可视化。本书编写特色理论与具体操作相结合，较低基础入门大数据技术。读者对象是本科、专科或研究生大数据技术课程教材，大数据技术爱好者，其他对大数据技术感兴趣的人员。

本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据概述篇、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理篇、大数据分析与挖掘篇、大数据平台Hadoop实践与案例分析篇。全书共15章，主要内容包括大数据基本概念、大数据存储与管理概念及技术、大数据采集及预处理技术、大数据计算模式、大数据分布式并行处理框架Hadoop、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBASE、大数据Hadoop平台操作实践及具体大数据预测应用案例分析。

共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍，第2章讲解了如何搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务。第6章讲解Hadoop2.0的新特性。第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop。第11章讲解了综合项目：电商精准营销。

本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。

本书详细阐述了培养复合型大数据专业人才所需要的大数据相关知识。全书共9章，内容包括大数据概述、大数据与其他新兴技术的关系、大数据基础知识、大数据应用、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化、大数据分析综合案例。在大数据基础知识部分，本书详细介绍了与培养学生的数据素养相关的知识，包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放和大数据交易。 本书可以作为高等院校大数据专业的导论课教材，也可供相关技术人员参考。

《数据挖掘方法与应用》以应用为导向介绍数据挖掘的相关工具、理论和方法，包括数据挖掘概述、数据挖掘工具、数据与数据平台、数据预处理、关联分析、决策树、贝叶斯分类和神经网络。通过循序渐进地讲解数据挖掘可使用的工具、数据存储及分析环境、原始数据可能存在的问题及相应的预处理方法、数据挖掘经典算法等相关知识，使读者对数据挖掘有整体的认识和了解。此外，《数据挖掘方法与应用》以解决问题为目的，结合实例阐述了使用IBM SPSS Modeler和R软件进行数据挖掘的方法与步骤，便于读者更好地理解和掌握。