本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用：第一篇阐明数据血缘的概念，主要介绍有关数据血缘概念的综合知识；第二篇介绍如何实现数据血缘，包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议；第三篇介绍如何使用数据血缘，利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究，介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。本书主要面向数据开发人员和数据管理人员，用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读，便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。

本书以Hadoop 3.x为主线，全面介绍Hadoop及其生态体系中常用的大数据开源项目的安装和使用。全书共11章，分别讲解大数据概念、Hadoop基础知识、Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、Hive、Flume、Azkaban和Sqoop，并在最后开发一个完整的网站流量日志分析系统，帮助读者巩固前面所学的内容。
本书附有配套视频、教学课件、教学设计、测试题等资源；同时，为了帮助初学者更好地学习本书的内容，还提供在线答疑，欢迎读者关注。

本书详细介绍了大数据技术的基础理论和主流前沿技术。全书共分9章，分别介绍目前面临的大数据时代、大数据系统的基本结构、大数据采集与预处理、大数据处理基础架构——云计算、计算模式与处理系统、查询展现与交互、大数据分析与数据挖掘、隐私与安全、前沿技术及应用、行业案例研究。
每一章除讲解相关理论外，还讲解了适用技术及案例。各章都附有案例以帮助读者学习、理解和实际工程应用。为方便教师教学，本书附有全套教学PPT课件、教学大纲、教学计划。
本书主要作为高等院校计算机类专业、电子信息类专业、经济类

本书针对智能制造中的数据技术基础展开介绍，在概要阐述数据技术基本概念与发展历程之后，围绕智能制造中的业务数据化特点，从数据生命周期与数据管理流程角度，依次对智能制造中的主要数据技术及其应用情况进行了详细介绍。本书撰写基于理论与实践相结合的原则，注重数据技术方法体系及其在智能制造业务中的应用介绍，能够为智能制造工程、机械工程、自动化、计算机等相关领域高校的本科生提供理论基础和实践案例，同样可为智能制造相关科研人员、企业从业人员提供技术指导，为制造业信息化、智能化的咨询和实施人员提供参考。

《大数据技术概论（微课版）》以项目、任务驱动的方式组织内容，以大数据产业链六大产业环节为核心构建逻辑，采用新形态活页的形式进行组织编写。《大数据技术概论（微课版）》共10个项目，包括认识大数据、了解大数据产业、大数据平台与生态圈、大数据采集、大数据存储、大数据预处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、中国信创与大数据中台、大数据应用综合平台典型案例等内容。《大数据技术概论（微课版）》注重课程思政及教学过程考核评价，每个项目的任务评估、项目总结、项目拓展训练、项目评价等环节可以更好地帮助读者学好教材

本书结合作者在数据安全领域的教学和科研实践，提出了完整的数据安全概念与体系，介绍了数据安全理论与技术知识及其前沿研究进展。本书内容包括基础篇和高级篇。基础篇介绍数据安全密码技术基础，数据保密性、完整性、认证性、访问控制、可用性，以及数据库安全和数据安全管理等内容；高级篇介绍云数据存储安全与访问安全、数据计算安全、数据可信与可追溯、数据隐私保护、数据对抗等内容。

本书基于具有实用性和普适性的案例来编写，将数据的收集、获取、预处理、分析与可视化贯穿其中。根据当前高职高专教学实际需要，结合企业实际需求，采用“理实结合”的思路，以“案例导入”的形式详细介绍了大数据实训项目。包括使用requests 库获取天气信息，然后通过JupyterNotebook进行分析处理；使用Scrapy 框架分页获取诗词网站的信息，使用jieba 库对诗词的内容进行分词，然后在JupyterNotebook 中对文本数据进行处理；在Pycharm 中编写代码获取店面信息，然后在Ju

本书结合大数据技术的发展特点，沿着大数据的采集、存储、计算、分析挖掘和可视化的脉络逐步阐述大数据的概念和应用方法。全面而系统地介绍了大数据的基本知识和应用技能，内容涵盖大数据领域的全过程，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书秉承能力教育与思政教育同向同行的理念，将知识技能学习和思政教育融合在一起，潜移默化，激发学生的创新思维、开阔学生的科技视野、培养学生的民族意识，帮助学生塑造正确的世界观、人生观和价值观，培养高思想、高素质、高技能的专业型人才。

本书系统介绍了大数据的基本原理与概念，共9章，分别讲解大数据的基本知识、大数据与新一代信息技术、数据采集、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、数据可视化、大数据安全与治理以及大数据的应用。本书系统介绍了大数据的基础知识，并对一些大数据的应用实例进行讲解。

本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业基础课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。

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