本书是为适应智能制造行业快速发展对工业互联网人才的迫切需求，适应现代职业教育高质量发展需要而编写的。本书共8个模块，以完成面向制造业常见的工业互联网数据采集工作任务。本书是“纸质教材，数字课程”的立体化教材，配套了丰富的数字化教学资源，突破了传统课堂教学的时空限制，实现了混合式、个性化教育的结合；知识技能有效传递，有利于职业院校学生在“学中做，做中学”。本书可作为职业院校工业互联网应用、工业互联网技术、物联网应用技术及相关专业的教学用书，也可作为工业互联网工程技术人员的参考用书。

本书以物联网中的数据流动为主线，介绍了物联网的基本概念和体系结构，包括从物品信息编码到自动识别、从传感器到传感器网络、从局部网络到互联网、从终端设备到数据中心、从嵌入式系统到服务器集群、从数据融合到云计算，以及从设计思想到物联网标准，以广度为主，阐述了组建物联网的各种集成技术和所涉及的概念。

新编《信息技术教学法》教材是浙江工业大学首批省级一流本科课程《信息技术教学法》的配套教材，其内容和体例设计适应信息技术课程改革和教育现代化的相关趋势和变化，整合信息技术与学科的深度融合、信息技术教育、信息技术支持的教学、智慧教育等相关领域的最新成果，凝练中小学、职业学校信息技术课程教学案例，为浙江省培养面向中小学、职业学校信息技术卓越师资做出了一份贡献。同时，伴随浙江省教育现代化在全国的示范推广，为全国相关省市信息技术类卓越师资培养提供教材参考。 《信息技术教学法》的内容包括五大部分，第一部分的

本课程主要针对物联网相关科研机构及企事业单位从事物联网设备安装与调试、工程实施、售后技术服务等工作岗位开设，主要任务是培养学生根据物联网工程实施与运维的相关项目文档及作业流程，完成物联网设备检测、安装、调试及云平台接入，设备运行监控和故障维护的能力。通过本书的学习，读者能够掌握物联网设备安装与调试相关的理论与技能，能完成物联网工程中设备安装、配置、运维等工作任务。本书让读者初步了解物联网设备安装与调试的基本知识和技术，以及掌握解决各类实际问题的思路与方法，向读者展示了物联网高科技的巨大魅力，为读

本书基于华为网络设备构建网络实训环境，以实际项目为导向，共13个项目，包括MUXVLAN技术、MSTP、VRRP、RIP与高级配置、OSPF协议与高级配置、IS-IS协议、BGP、路由策略、策略路由、GRE协议、IPSec、MPLS技术和防火墙技术。本书是理论与实践相结合的项目化教材，配有丰富的网络拓扑图、案例和微课视频，实用性强，简单易学，能够帮助读者在训练过程中巩固所学的知识。

本教材内容要紧紧围绕物联网综合布线岗位从业人员应具备的职业能力要求进行研发。课程内容涵盖物联网综合布线认知、布线图识读与绘制、物联网工作区系统布线、物联网工作区系统布线、物联网配线和干线系统布线、设备间与管理系统布线、建筑群和出入口系统布线、物联网综合布线的典型应用等八个学习任务。采用“任务引领”教材开发模式，通过任务整合相关知识、技能、能力和职业素养态度。每个学习单元按项目安排学习任务，每个学习任务进行任务分析，设置典型行业案例和实训项目，使教学与实训贴近行业应用和就业，提高使用者的

本书基于Python 3.10版本，使用Jupyter Notebook进行编程；以项目任务驱动模式，系统地阐述了Python数据分析的相关知识，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算实战、pandas统计分析实战、Matplotlib数据可视化实战、Python数据探索、数据预处理、基于sklearn的数据分析实战、电商产品评论数据情感分析实战；通过多个实战任务的学习与练习，让读者在短时间内掌握Python数据分析的技术和方法。为了方便读者学习，本书附有配套源代码、教学PPT、题

本书基于Python 3.10版本，以项目实战的方式系统地介绍了Python网络爬虫开发的相关知识，主要内容包括Python基础实战、网页数据采集实战、网页数据解析实战、并发技术实战、动态内容采集实战、爬虫数据存储实战、Scrapy爬虫框架实战等，通过多个实战任务的练习，让读者能最大限度地掌握Python网络爬虫的核心技术。为了方便读者学习，本书附有配套源代码、教学PPT、题库、教学视频、教学设计等资源。本书可作为高等院校计算机相关专业程序设计课程教材，也可供从事计算机爬虫应用开发的相关人员使用

根据全国高等学校、高职高专院校教育的人才培养目标和要求，以及实际的教学特点，本书由浅入深、全面系统地介绍数据存储技术与应用的相关知识。全书共6个项目，内容包括信息数据管理、数据存储技术、DAS服务器配置与管理、NAS服务器配置与管理、SAN服务器配置与管理、高级存储与容灾备份技术。为了让读者能够更好地巩固所学知识，及时地检查学习效果，每个项目末尾都配备了丰富的课后习题。 本书可作为高校云计算技术应用专业相关课程的教材，也可作为云计算技术培训用书和云计算技术爱好者的自学参考书。

本书的内容分为四个部分。第一部分包括两讲，主要介绍典型的大数据存储和管理系统。第二部分包括三讲，主要介绍三种不同形态的大数据处理系统。第三部分包括三讲，主要介绍大数据分析层面的关键技术，包括多种典型的数据分析算法以及用于大数据建模的机器学习技术和工具。第四部分的两讲主要涉及与应用(用户)密切相关的大数据技术。