本书将现场总线控制技术与工程应用相结合，先简单介绍了工业数据通信的基础知识；再从工程应用角度出发，以项目案例的形式介绍了CAN、PROFIBUS-DP/PA、工业以太网、PROFINET IO、AS-I等总线的规范、技术特点、组态方法，以及经典WinCC V7.3及TIA Portal WinCC V13组态软件的特点、组态与应用，并分析与讲解了工业自动化控制网络的设计与实现；*后，本书以SIEMENS S7-300 PLC为对象，介绍了总线软冗余技术基础知识、冗余组件以及实现方法。

本书主要内容包括：MCGS初级应用、MCGS中级应用、MCGS实训应用、MCGS触摸屏应用、附录。

本书围绕大数据采集、汇聚、存储、计算、分析、挖掘、可视化等处理全过程，基于Flume、Kafka、HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Hive、ECharts等主流软件全面介绍大数据的基础原理和核心技术，以及人工智能、云计算和物联网等大数据相关内容，并在此基础上进一步阐述政务、商业等行业大数据，以及文本、图像、音频、视频等媒体大数据的应用现状和**进展。本书内容丰富，深入浅出，同时配有大量实操代码和应用案例，可作为学习大数据的入门和进阶教材。

随着国家大数据相关政策、规划的密集出台，大数据、人工智能商业落地速度加快，其在各个领域的应用也越来越广泛，其中面向企业服务、金融、医疗健康、电子政务、电子商务等细分领域的大数据应用展现出巨大的潜力。

大数据是需要新处理模式才能适应的海量、高增长率和多样化的信息资产，被誉为未来的新石油，以至于数据的获取、存储、搜索、共享、分析以及可视化呈现都成为当前重要的研究课题。

本书重点讲述数据采集与预处理的相关内容，并以真实案例介绍不同数据源的采集方式及基本的数据预处理方法

本书面向大数据技术专业，遵循知识性、实用性、系统性、条理性、连贯性和先进性的原则，力求激发读者的兴趣，注重实践性环节教学，注重各知识点之间的衔接，精心组织内容，做到由浅入深、突出重点。本章共 9 章，第 1 章为 Spark 基础，主要包括 Spark 基础知识、Spark 应用场景以及 Spark 生态系统等内容；第 2 章为 Scala 语言基础和面向对象编程，包括 Scala 编程基础、Scala 数组和集合以及映射、Scala 对象和多继承等内容；第 3 章为 Spark 设计与运行原理

本书参照教育部计算机基础课程实验教学的基本要求，主要介绍信息技术及其应用，从基础原理出发、以具体应用为导向进行数据处理讲解。
全书共三部分：第一部分（第1～4章）为数据处理基础，介绍数据获取以及基本的数据处理方法，包括使用软件、浏览器插件等工具爬取数据，Excel电子表格数据处理和图像数据处理；第二部分（第5～8章）为数据可视化展示，介绍数据可视化的不同形式，包括Word图文报告设计、PPT演示文稿制作、Camtasia视频制作和Animate动画设计；第三部分（第9～12章）为编程式数据

本书详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术。全书共8章，内容包括概述、大数据实验环境搭建、网络数据采集、分布式消息系统Kafka、日志采集系统Flume、数据仓库中的数据集成、ETL工具Kettle、使用pandas进行数据清洗。本书在第3章至第8章中安排了丰富的实践操作，以便读者更好地学习和掌握数据采集与预处理的关键技术。 本书可以作为高等院校大数据专业的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。

内容提要本教材是根据“新工科建设的人才培养目标”“中国工程教育专业认证毕业要求和课程目标”“卓越工程师培养计划能力培养矩阵”等需求编写而成的专业性综合实践教材，其目的在于培养学生掌握工程项目全流程开发设计方法、运用理论知识分析和解决复杂工程问题的能力。本教材共分七章，主要内容包括工业自动化系统的总体概念、虚拟仪器技术；对象建模的基本概念、Matlab数学建模；小型水箱过程控制系统系统设计、实现、调试和优化方案；多热工参量系统的基础理论、检测控制设备的基本情况以及系统设计、实现、调试和优

本书主要研究大数据思维，探索大数据创新应用，从大数据时代、洞悉大数据、大数据思维、大数据技术、大数据安全、军事大数据、大数据应用，以及大数据的未来等多维度、多层次、多领域展开诠释。

本书系统介绍数据科学的核心概念、基本方法和关键技术，内容涵盖数据科学的导向目标，涉及科学计算、数据处理和分析、数据可视化等关键知识环节。本书基于 Python 技术框架实现，内容注重理论和实践的有机融合，克服单调、晦涩的知识累积之苦，以问题为导向，学以致用，提供了大量的案例代码和样本数据集，可以为学习者平添几分学习的乐趣。本书既适用于高等院校“数据科学与大数据技术”专业人才的基础培养，也适用于信息处理相关专业人才的能力提升，能够为数据科学从业者和相关学科的科研工作者提供必要的技术支撑。