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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。
　　

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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。
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本书简明、系统地介绍了计算机控制技术与系统，主要内容包括：计算机控制系统的概念、组成、分类及发展，计算机控制系统中常用的检测设备和执行机构，计算机总线和网络通信技术，过程通道与人机接口，数据处理与控制策略，计算机控制系统中的抗干扰技术，计算机控制系统软件，典型计算机控制系统，计算机集成制造系统，计算机控制系统的设计与实施，计算机控制系统实例。
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本书以项目化实践为设计理念，专注于引导读者通过Python探索并提升数据分析的实战技能。在数据驱动时代，本书结合前沿技术和实际操作，通过精选案例，使读者能够在实践中理解并掌握数据分析的关键技术和方法。本书以掌握Python基础为前提，从10个精简案例入手，循序渐进地介绍数据分析工具在不同业务领域中的应用。本书强调实用性和操作性，每个项目都给出了具体实施步骤，帮助读者在实际操作中不断试错、学习和提高。

公共数据资产授权运营是数字经济时代推动经济高质量发展的引擎。公共数据开放共享和合理授权运营，能够为政府决策提供支持，为企业创新提供动力，为公共服务提供优化方案。本书根据近几年中央和各地政府出台的法律法规和规范性文件，通过深入研究和实地调研各地公共数据资产的授权运营实践，采用理论与实践相结合的研究方法，全面系统地探讨了公共数据资产授权运营的多个关键维度。书中不仅详细阐释了公共数据资产授权运营的基本概念和理论框架，还深入分析了运营环境的构建、运营过程的管理、运营模式的选择以及运营效果的评价等多个层面

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本书根据职业岗位工作任务，基于“岗课赛证”融通理念，与相关1+X职业技能等级证书、技能竞赛有机融合；合理选取教学内容，以职业能力培养为目标，优化整合课程教学内容。本书内容融合电子技术、自动控制、检测传感技术、机械技术等多学科知识，遴选智能化生产线中典型的智能送料、智能输送、智能分拣、智能仓储、AGV、智能拆解搬运、搬运机械手等模块组成智能装备控制系统，培养学生识图、安装、编程、调试的综合职业能力。
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数字化转型亟须具备掌握控制、连接和数据三个基本面的人才，本书以培养以上人才为目标进行编写，以工业数据为主线，贯穿工业数据的产生、传输、处理、存储、决策和执行全环节。
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