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本书知识框架可分为三部分。第一部分（第1章）阐述Python开发环境的搭建与使用；第二部分（第2章～第7章）阐述Python程序设计的基础知识，包括内置类型、运算符与内置函数，程序控制结构，列表与元组，字典与集合，字符串，函数；第三部分（第8章～第10章）阐述不同场景下Python数据采集的方法与应用，包括基于文件和设备的数据采集、基于SQLite数据库的数据采集、基于网页的数据采集。



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这本书先介绍了如何使用Ppandas在Python中进行数据操作，教您熟悉统计分析和绘图技术。还将通过多个实践测试，让您学会使用Dask分析分布在多台计算机上的数据。接着还将为您介绍如何在内存无法容纳全部数据时，为绘图聚合数据。本书还将带领您探索Hadoop(HDFS和YARN)，它可帮助您处理更大的数据集。此外，这本书还介绍了Spark相关知识，并解释了它如何与其他工具进行交互。

Python大数据分析是为Python开发人员、数据分析师和数据科学家设计的，他们需要亲自动手

本书对多晶硅纳米薄膜的压阻特性及其在压力传感器上的应用进行了研究。本书共分为五章，第一章主要介绍了多晶硅纳米薄膜及压力传感器的研究现状，第二章主要介绍了工艺条件对多晶硅纳米薄膜特性的影响，第三章主要介绍了多晶硅纳米薄膜的杨氏模量，第四章主要介绍了多晶硅纳米薄膜的压力传感器应用，第五章主要介绍了多晶硅纳米薄膜压力传感器的测试与分析。本书可以作为高等学校微电子技术和材料科学与工程等相关专业的参考书。

本书主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，包括数据预处理、数据仓库与联机分析处理、数据仓库设计与开发、回归分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测以及文本和时序数据挖掘等内容。 各章力求原理叙述清晰，易于理解，突出理论联系实际， 辅以代码实践与指导，引领读者更好地理解与应用算法，快速迈进数据仓库与数据挖掘领域 。 本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材，也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。

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“大数据技术与应用”是一门大数据知识入门课程，是数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程等专业的重要前沿理论课程，对于信息类专业的学生掌握大数据相关理论知识并与企业工程实践接轨具有十分重要的作用。本书共包含9章，第1章为初识大数据，第2章为大数据采集，第3章为大数据预处理，第4章为大数据存储，第5章为大数据计算，第6章为大数据挖掘，第7章为大数据安全，第8章为大数据可视化，第9章为大数据应用案例。本书以大数据生命周期为主线，通过理论学习+应用案例，使学生参与到大数据实际处理、分析中来，有

本书从大数据分析的原理、技术和应用的角度，围绕着大数据分析的基础知识、大数据分析平台的核心原理、大数据分析的关键技术、大数据分析的应用四个方面进行讲述，使学生能掌握大数据分析的基本原理和核心技术，同时通过大数据分析在上市公司信用风险预测研究中的应用案例使学生熟悉大数据分析的原理和技术的实际应用，并能搭建大数据分析平台分析大规模数据集。其中，大数据分析的基础知识包括：大数据产生的背景、大数据的概念、特点、价值、大数据带来的思维变革；大数据分析平台的核心原理包括：两种常用开源大数据分析平台——Had

本书主要介绍Python数据分析与挖掘实践，全书共11章，分为基础篇和综合篇。第1～5章为基础篇，包括Python数据分析与挖掘概述、Python数据分析与挖掘基础、数据探索、数据预处理、挖掘建模等内容；第6～11章为综合篇，列举分析了6个实用案例，包括基于关联规则进行商品推荐案例、电信用户流失分类预测案例、二手车交易价格回归预测案例、航空公司客户价值聚类分析案例、基于LGB进行新闻文本分类案例、基于PyTorch进行昆虫图像分类案例。通过基础篇和综合篇的学习，可以掌握数据分析与挖掘的实践

本书通过24个案例、71个示例和1个综合实例系统地介绍了C++语言的基础知识、基本语法规则和语句结构，以及基本的编程方法。全书共11章，第1～6章分别是概述、数据类型和运算符、流程控制语句、函数、指针和结构类型，介绍面向过程的编程方法；第7～9章分别是类和对象、继承性、多态性，讲解面向对象的程序设计语言的三大特征及编程方法；第10章详细介绍了标准输入和输出格式控制及文件的读、写操作；第11章讲解了1个综合实例——课堂随机点名应用程序分析与设计及其实现过程。每个章节配有多种形式的上机练习和程序练习