本书是一本全面介绍数据科学理论与实践的综合性教材，旨在向读者展示如何在多样化的数据环境中应用数据科学技术以解决复杂的实际问题。本书的主要内容分为以下两部分：第一部分（第1、2章）主要介绍数据科学与工程的背景、定义、原则和基本概念，以及数据科学基础理论；第二部分（第3～7章）介绍高级应用和案例研究，旨在帮助读者建立数据科学与工程的基础知识，并在每个实践章节中，按照背景介绍和场景分析、数据工程基础实践、高阶算法研究及实战的脉络，为读者提供一个循序渐进的学习框架、实践指南和解决问题的方法。
　　

本书是一本涵盖数据安全与隐私保护的综合性教材。书中第一部分（第1、2章）主要介绍数据安全与隐私保护的基础概念与背景，以及数据治理的基本原则与策略；第二部分（第3～6章）介绍隐私保护的关键技术，包括安全多方计算技术、非密码学的隐私保护技术、联邦学习技术、可信执行环境等；第三部分（第7～10章）主要介绍数据安全与隐私保护实践，包括常见的隐私攻击与防御方法，隐私侵权、评估与审计，典型数据安全与隐私计算开源平台，典型数据安全与隐私保护实践等。本书以基础理论与思维能力培养为主线，旨在帮助读者全面了解数据安

本书以Spark 3.x和Scala 2.x为主线，全面介绍了Spark及其生态体系中常用大数据项目的安装和使用。全书共10章，分别讲解了Scala语言基础、Spark基础、Spark RDD、Spark SQL、HBase、Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib，并在最后完整开发了一个在线教育学生学习情况分析系统，帮助读者巩固前面所学的内容。
本书附有配套视频、教学PPT、教学设计、测试题等资源，同时，为了帮

随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为驱动全球经济转型的关键因素。本书从大数据的基本概念入手，系统介绍了大数据架构、大数据预处理、大数据分析等核心技术，并深入探讨了这些技术在用户行为分析、金融与投资、消费领域及财税与贸易等领域的实际应用。本书内容不仅涵盖了技术层面的详细介绍，还通过丰富的案例分析展示了大数据在实践中的具体应用场景。 无论是希望理解大数据技术基础的学生，还是想在实际业务中应用大数据技术的从业者，本书都为其提供了全面且实用的指导，帮助读者掌握大数据在数字经济中的应用，为推动行业创新与

本书内容涵盖大数据入门教学，进阶讲解，以及基于华为云开展的大数据实践教程。入门教学包括大数据概述、Hadoop、HDFS、MapReduce、NoSQL、HBase等基本技术点；进阶讲解包括基于分布式处理框架Spark的离线数据分析实践和基于实时处理框架Spark Streaming/Flink的实时数据分析实践；此外还有分布式多维分析系统Kylin、分布式查询分析系统Hive和数据可视化的综合应用。
本书立足于详实、系统的基础知识，结合细致、图文丰富的实践教程，即把理论讲清楚，又把

数字经济是继农业经济、工业经济之后出现的更高级经济阶段，是以数字技术为重要内容的一系列经济活动的总和，这些活动既包含了数字要素催生的一系列新技术、新产品、新模式、新业态，也包括了数字化要素与传统产业深度融合带来的经济增长。数字经济在组织方式、生产要素、驱动力、发展方式等方面较传统经济发展都发生了巨大变化，数字新基建与产业共生也正是"转型升级”与"经济增长”的核心动力和驱动引擎。以数据为中心的数据资产管理及数据运营将会变得更加重要，数据资产评估和交易也将成为金融体系的重要组成部分。本书核心内容由5

在信息化和数字化飞速发展的今天，数据安全已成为企业运营的核心议题，数据作为生产要素在大规模的流动和使用过程中面临着新的挑战，区块链、人工智能技术的发展为数据安全防护提供了新的解决思路和方法。本书从数据安全的基本概念入手，深入分析了国内外数据安全形势，探讨了数据资产的生命周期安全管理，以及数据安全的关键技术手段，同时强调了数据安全的组织管理与政策法规的重要性。此外，书中还详细阐述了数据安全的应急响应与灾难恢复策略，并通过实战案例分析，提炼出数据安全防护的优秀实践，旨在为读者提供一套完整的数据安全防

近年来国家对数据要素越来越重视，相关的法律政策陆续发布，这些法律政策的出台不仅引起了学术界对数据要素的高度重视，也推动了产业方对数据要素的广泛应用，更推动了数据资产入表的深入开展，使全民对数据要素的认识和应用提高到一个新台阶。 为方便广大读者学习、领悟和贯彻这些法律政策，本书组织了本领域相关重量级专家对相关法律政策进行解读，论述法律政策出台的背景及缘由，以及其指向及重点，为读者了解法律政策提供简明扼要的辅助，同时帮助从业者了解法律政策出台目的，引导从业者按照法律政策取向干事创业、取得实际成效。

本书基于我国深入实施网络强国和国家大数据战略的大背景，将“大语言模型”“知识图谱”“数据治理”相结合，阐述了大模型、知识图谱在智能数据治理中的应用实践，并以医疗、政务及降碳等行业为例，详细介绍了其数据治理流程及平台构建方法。书中首先阐述了大模型时代知识图谱和智能数据治理之间的协同关系，以儿童孤独症为例介绍了基于CiteSpace软件的医疗知识图谱的构建流程；其次详细阐述了基于神经网络模型的个人健康管理知识图谱的构建方法；最后介绍了主动式政务服务和降碳领域的智能数据治理平台的设计与实现，并在每一部

本书以深入剖析“数据要素×”的内涵、特点和实现路径为核心，从基础理论和领域实践两个维度构建系统性分析框架。在基础理论部分，详细呈现了数据要素的特点特征、作用机制和应用模式，并重点探讨了其与新质生产力、数字经济、经济社会发展等重大战略间的紧密关系。在领域实践部分，对数据要素的应用现状和当前难点问题加以深入分析，结合行业实践具体案例，详细分析数据要素与具体行业领域乘数效应发挥的背景环境、运行情况、成效研究，通过“数据要素×”在 12 个行业领域的应用案例，展现其实际运作模式和取得的显著效果。 本书可