本书的内容安排基本上按照数据科学的步骤及思维,所有讨论都基于实际数据案例并通过R和Python两种软件实现.内容包括数据及探索性数据分析、数据整理及清理、有监督学习的10种分类及回归机器学习方法、无监督学习的两种方法.最后简要介绍网络爬虫技术,供读者参考.在课程内容的选择、课程进度及授课方式,必须给任课教师以最大的自由
本书介绍了智能控制的基本原理及其应用，涉及各类智能控制系统的基本概念、工作原理、控制技术与方法以及智能控制的主要应用领域。
本书从工程应用角度出发，以培养学生职业能力为主线，以广泛应用的MCGS62和iFIX55两大组态软件为例，以6个项目为载体，覆盖了工程组态的全过程和组态基本操作技能。主要内容包括：画面流程组态、动画组态、报警组态、报表和曲线组态、安全机制组态、设备连接组态及通信组态等，旨在培养学生进行工控组态与项目调试的工作能力。
本书是高职高专“十三五”规划教材，“十二五”职业教育国家规划教材，经全国职业教育教材审定委员会审定。全书共分14章，主要介绍了传感器的基本知识，力、压力、温度、位移、物位、光电式、磁电式、波式、生物、化学物质、机器人等传感器的基本工作原理及其在工业生产和日常生活中的应用，传感器输出信号的处理技术，传感器的标定以及传感器
《大数据基础与应用》共分为12章，第1章介绍了大数据产生的背景、大数据的结构与特征、大数据相关概念、大数据可视化、大数据相关工具与发展前景。第2~9章为基础知识部分，介绍了大数据的生态系统全貌，重点对计算平台Hadoop、分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce、开源数据库HBase、典型工具NoSQL、集群
本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景以及使用方法。
数据科学的主要目标就是通过数据分析来改进决策，它与数据挖掘、机器学习等领域紧密相关，但范围更广。本书简要介绍了该领域的发展、基础知识，并阐释了数据科学项目的各个阶段。书中既考虑数据基础架构和集成多个数据源数据所面临的挑战，又介绍机器学习基础并探讨如何应用机器学习专业技术解决现实问题。还综述了伦理和法律问题、数据法规的发
本书面向全国职业院校技能大赛,以历届“自动化生产线安装与调试”赛项所指定的竞赛设备为载体,按照项目引领、任务驱动的体例编写,将自动化生产线安装与调试相关的知识点和实操技能点分解到不同项目中,遵循由浅入深、循序渐进的学习规律。本书主要内容包括自动化生产线核心技术应用、自动化生产线各工作单元的安装与调试、人机界面组态与调试
《ElasticStack应用宝典》而系统地介绍了ElasticStack应用与开发。ElasticStack由一组处理和分析全文数据的组件构成，在日志、监控等领域中都有着广泛应用。本书在分析了ElasticStack体系结构的基础之上，对ElasticStack中的Elasticsearch、Logstash、Kib
本书在编写过程中，首先收集了全世界380多所院校的数据科学和大数据相关的人才培养方案，然后使用非结构数据分析技术挖掘出编程类课程的主要内容，进而形成本书的主要雏形。笔者在其编写的《Python数据分析基础》（第1版和第2版）的基础上对雏形进行了完善。本书针对数据分析领域中编程类课程教学过程中的突出问题进行了仔细斟酌和调
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