数据科学是从单纯的“大”数据提炼出“智慧”的数据，以供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科．本书简要阐述数据科学的数学基础．全书共11章，内容包括线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程、最优化基础、线性规划、常用无约束最优化方法、常用约束最优化方法以及综合案例．除第11章外，每章都有应用实例与该章内容紧密结合，以进一步加强读者对知识点的理解和掌握．所有的应用实例和第11章综合案例的代码都在Windows操作系统下利用Python 3.7编写，并在交互

本书编写目的是向读者介绍大数据清洗的基本概念和相应的技术应用，共分 8 章：数据清洗简介、数据清洗中的理论基础、文件格式及其转换、 数据清洗中的理论基础、文件格式及其转换、Excel 数据清洗、Kettle 数据清洗、Kettle 与数据仓库、Python 数据清洗、数据清洗综合实训。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用数据清洗相关技术，并对重要的核心知识点加大练习比例，以达到熟练应用的目的。本书适用于高校人工智能、大数据技术相关专业的学生，也可供大数据技术爱好者自学

本书为"1+X”职业技能等级证书配套教材，按国家"1+X”大数据平台运维职业技能等级标准编写。本书属于大数据平台运维初级教材，从大数据平台运维工程师角度由浅入深、全方位地介绍大数据平台运维的相关基础知识和基本实操。本书共分6个部分18章，第一部分为大数据平台安装，涉及平台操作系统的使用、Hadoop平台安装、平台基础环境配置；第二部分为大数据平台配置，涉及Hadoop文件参数配置、Hadoop集群运行；第三部分为大数据平台组件的安装与配置，涉及Hive、HBase、ZooKeeper、Sqoop

本书系统介绍了大数据的内涵、特征、技术及应用。全书共10章，其中第1～8章为技术篇，主要从大数据处理流程出发，围绕大数据体系架构，详细阐述大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析挖掘、大数据可视化等关键技术。第9、10两章为应用篇，对大数据在电信、文娱、教育、医疗等行业的具体应用进行了论述，并通过典型案例与Python代码示例，展示如何将大数据原理付诸实践。
本书兼顾专业性和可读性，适合作为高等院校大数据技术的基础教材，也可供大数据技术爱好者学习参考。

本教材编写以《大数据工程化处理与应用职业技能等级标准》为依据，围绕大数据工程技术领域人才需求与岗位能力、通过项目任务教学法进行内容设计。本教材包括网络数据采集、离线数据采集、数据清洗计算、数据计算派生、数据处理、联机分析处理与决策报表应用、搜索系统与推送报表应用共7个项目15个任务的内容，涵盖“网络爬虫技术与应用”“大数据ETL处理”“大数据查询技术与应用”等专业核心课程。按照“引导案例-职业能力目标-任务描述与要求-任务资讯-任务计划与决策-任务实施-任务小结-任务拓展”的组织结构进行设计，以

本书介绍机器人学的相关内容，将串联机器人技术、并联机器人技术和移动机器人技术有机集成，是一部系统和全面反映机器人技术的教材。本书共分11章，内容涉及机器人概况、机器人数学基础、机器人运动学分析、机器人速度及静力学分析、机器人动力学分析、机器人传感器及计算机视觉算法、机器人物体识别、机器人定位及地图构建、机器人路径规划与避障、机器人控制，以及机器人的驱动执行系统与编程等。
本书特别适合作为高年级本科生和研究生的机器人学学习教材，也适合从事机器人研究、开发和应用的科技人员学习参考。

　　近年来，机器人技术及行业应用在“中国制造2025”和德国“工业4.0”战略的背景下阔步前进，为我国机器人与智能制造学科和产业提质升级做出了卓越贡献，已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点。同时，随着每年高等教育机器人工程、智能制造工程、机械工程和工业机器人技术等“新工科”相关专业的设立，机器人相关专业课程建设也迎来良好契机。
　　《机器人技术及应用/普通高等学校新工科机器人与智能制造相关专业系列教材》正是在此背景下组织编写，极大改善了高校开展机器人技术及应用设计参考资源库，服务各相

本书以测试系统所完成的测试过程为主线，前3章着重介绍测试系统的基本知识、信号描述及分析、测试系统及特性，后4章以工程应用为主，主要包括常用传感器、信号的中间变换及分析、位移的测量、现代测试技术。本书具有严谨、丰富、系统的多专业技术内容，文字简练、条理清晰，通过列举实例，避免了繁杂的数学推导，便于教师教学和学生自学。