本书对大数据分析的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用sklearn和Matplotlib分别进行程序实现及数据可视化。本书共8章，内容包括大数据分析概述、Python数据分析与可视化基础、关联规则与推荐算法、聚类算法及其应用、分类算法及其应用、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等。
本书在理论上突出可读性，在实践上强调可操作性，实践案例丰富，实用性强。随书提供微课视频（正文对应处扫码可观看）、教学课件、习题答案、教学大纲等教学资源。
本书可作为高等院校相

第3版介绍并扩展了许多主题，提供了软件工具和数据挖掘应用程序的修订部分;还更新了参考书目列表，供感兴趣的读者进一步研究;扩展了涉及每个

本书全面地介绍了大数据可视化的基础知识和基本技术。全书共分为8章，内容包括大数据可视化的基本概念，可视化原则，视觉设计基础知识，数据处理技术，对比趋势、比例数据、关系数据等多种数据可视化方式，以及利用可视化对数据进行探索与预测，并通过综合分析案例梳理完整大数据可视化流程。1. 数据可视化设计理论以必需、够用为度，注重实用技术及实际应用的介绍。对于原理性的知识，勿必讲清楚。
2. 力求由浅入深，循序渐进。
3. 采用模块化结构。
4. 结合“案例教学”和“启发式教学”方法，便于激

大数据技术凝集了多学科的研究成果，是一门多学科的交叉融合技术。随着科学技术的发展，大数据技术发展更为迅速，应用更为深入与广泛，并凸显其巨大潜力和应用价值。
“数据科学与大数据技术导论”是数据科学与大数据技术专业的第一门专业基础课程。这门课程可以引导数据科学与大数据技术专业的学生走进大数据技术的大门。
本书主要介绍数据科学与大数据技术的基本知识。全书共分11章，包括数据科学与大数据技术概述、Hadoop大数据处理平台、大数据采集与存储管理、大数据抽取、大数据清洗、数据转换、大数据约简、

Hadoop是当前热门的大数据处理与分析平台。《Hadoop大数据开发基础项目化教程》将大数据平台相关内容划分为8个项目，分别是大数据时代、Hadoop基础环境、Hadoop环境搭建、分布式存储HDFS、MapReduce分布式编程、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据库HBas、协调系统Zookeeper，每个项目按照知识点拆解分为相关的多个任务，每个任务都有详细的操作步骤实现，由浅入深、将理论和实践相融合，循序渐进地介绍Hadoop集群的相关知识点，使读者能够学以致用，融会贯通，快

本书系统、全面地介绍大数据技术的基础知识。全书共13章，首先介绍大数据行业与技术趋势；然后介绍大数据生态圈的各项技术，包括分布式文件系统、Hive分布式数据仓库、HBase技术原理、MapReduce和YARN技术原理、Spark基于内存的分布式计算、Flink流批一体分布式实时处理引擎、数据采集与数据装载工具、Kafka分布式消息订阅系统、高可靠集群安全模式、分布式全文检索Elasticsearch、Redis内存数据库等；最后介绍华为大数据解决方案。通过学习本书所讲内容，读者可以整体了解大数

本书详细阐述了培养具有数据素养的技术技能型人才所需要的大数据相关基础知识。本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕大数据通识教育核心理念，培养学生的数据意识、数据思维、数据安全和数据分析能力。全书共7章，内容包括大数据概述，大数据思维，数据库基础知识，大数据分析技术及相关应用，数据可视化概论，大数据安全，大数据与云计算、物联网、人工智能、数字货币、区块链等新一代信息技术的融合应用。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的大数据时代，很具

本书将通过具有中国特色的具体案例来讲授Python编程的基本语法规则，并通过Python语言来介绍数据科学的基本内容以及数据分析方法的基本思想。内容分为两部分，第一部分介绍Python编程的基本概念，包括常用表达式、数据类型、表格处理、数据可视化等；第二部分结合Python语言介绍数据分析方法的基本思想，比如假设检验、置信区间、参数估计、线性回归、分类问题等。

《组态控制技术》以北京昆仑通态自动化软件科技有限公司MCGS通用版组态软件为例，介绍了通用工业自动化软件的应用技术。全书共设有4个学习项目，项目1为MCGS组态软件简介，项目2～项目4采用“模块化”设计，分别讲述储液罐水位监控系统、机械手监控系统与电动大门监控系统设计方法。
《组态控制技术》可作为职业院校以及应用型本科院校的电气自动化技术、机电一体化技术、机器人控制技术、计算机控制技术、生产过程自动化技术等专业的相关课程教材，也可作为相关技术人员继续教育的培训教材。