本书以大数据分析应用岗位职业能力递进为主线，较为全面地介绍了Spark大数据技术的相关知识。全书共7章，内容包括Spark生态圈中的Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等组件，以及海量离线数据的处理、基于历史数据的交互式查询、基于实时数据流的大数据处理、图计算、机器学习等知识点循序渐进地展开介绍。本书以Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming相关知识为重点，GraphX、MLlib等组件作为扩展性知识来

数字化转型对社会和各类组织机构提出了大数据管理的需求，数据资源管理能力将成为新时代各行各业信息管理者的核心竞争力。本书从数字化转型与大数据管理的基本理论与应用实际出发，系统构建数据资源管理的知识体系，内容包括数据资源管理基本概念与原理、数据存储与管理、数据架构与设计、数据组织、元数据管理、数据分析与服务、数据质量管理、数据安全管理、数据资源管理组织与原则等。本教材适用于数据管理、信息管理、数据科学、大数据管理与应用等相关领域的本科生、研究生等。

本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。
本书适合作为高等院校管理科学与工程类专业、工商管理类专业、工程管理类专业硕士研究生的数据挖掘与商务数据分析课程的教材，还适合作为相

 本书包含十六章，分为四个部分：概念篇主要介绍大数据管理与应用的基本概念、分析的基本思路；基础篇主要介绍大数据管理与应用的数学基础和机器学习基础；技术篇主要介绍大数据管理与应用的数据采集与存储技术、数据预处理技术、数据回归分析技术、数据分类分析技术、数据聚类分析技术、数据关联分析技术、深度学习技术、文本分析技术、Web分析技术、可视化技术、数据治理技术；平台与发展篇介绍大数据计算平台并综述大数据管理与应用的新进展。

本书介绍了大数据分析基础、社会研究与方法、计算社会科学及其发展、基本原则与生命周期、构建分析路线与用例、大数据分析的运用、预测分析方法、预测分析技术、大数据分析模型、用户角色与分析工具、大数据分析平台、社交网络与推荐系统、组织分析团队等内容，最后为大数据分析的学习设计了一个基于大数据集市的课程实践。

本书共分12章。第1~4章主要介绍Matlab的系统环境、矩阵及其运算、数据可视化和APP designer设计；第5~10章主要讲述Matlab在不同场景中的应用；第11~12章为Matlab遗传算法实例及案例分析。本书重点在于Matlab的基础应用，以简练的语言和代表性的实例向读者介绍Matlab的功能和使用方法，可为初识Matlab的用户提供指导。

本书可作为信息、数学、计算机等有关理工科专业本科生和研究生的教材，也可供相关专业工程技术人员阅读参考。

本书较为全面地介绍了Hadoop的应用与开发。全书共11个项目，主要介绍了大数据的基本概念及应用领域、Hadoop的产生及其生态系统、搭建Hadoop集群、HDFS、MapReduce分布式计算、ZooKeeper、Hive数据仓库、HBase实战、Flume实战、Kafka实战等，还提供了1个综合案例分析，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学内容。

传感器技术与通信技术、计算机技术共同构成了信息产业的三大支柱，是信息获取的源头，而智能传感器是未来十年甚至二十年传感器产业的主流形态。作为数字时代的感知层，智能传感器是集成传感芯片、通信芯片、微处理器、软件算法等于一体的系统级产品，紧密衔接互联网、大数据、人工智能与实体经济，已成为支撑万物互联、万事智联的重要基础产业。2020年，智能传感器市场规模已达到358.1亿美元，占总体规模的22.3%；随着智能制造、物联网、车联网等相关行业的发展，全球对智能传感器产品的需求呈现快速增长态势，预计2023

传感器是物联网感知层的最主要的信息获取设备，自动识别则是物联网智能化代表性表现之一，掌握各种典型传感器和自动识别技术应用是物联网相关专业的核心技能。不同于现有的传统电子信息类传感器相关课程强调各种物理量检测方法技能与重视自动识别技术原理的讲述，本教材着重于物联网相关工作岗位的技能要求，模拟实际工作岗位作为教学的情境，以实际工作岗位的工作流程形成教学任务单，培养学生传感器选型、接口电路识别、传感数据采集与传输、RFID自动识别技术的应用、操作等技能，为后续课程和未来工作岗位打下坚实的基础。

随着机器人技术的飞速发展，工业机器人已广泛应用于各个领域的工作现场。为了适应岗位的需求，机器人技术也应该在工程类学生中普及。本书共7章，包括绪论、机器人的机械结构、传感器在机器人上的应用、机器人的驱动系统、机器人控制系统、机器人编程语言、机器人的应用。本书立足于机器人理论知识和实际应用技术的恰当结合，强调工程实际应用，体现了当前机器人领域的前沿技术，并以典型应用实例为主线，将其贯穿于整个理论教学和实验教学的全过程，把理论与实践教学有机地结合起来，充分发掘学生的创造潜能，提高学生解决实际问题的综合