在数据科学的背景下,科学数据不仅包括科学研究过程中产生的数据,还包括社会在运行过程中政府部门、商业部门产生的数据,广泛来说,一切能够用于科学研究的数据都可以称为科学数据。一切科学数据都经历了从产生到被利用、被存储的过程,有些数据随着时间的推移会再次被利用并进入新的生命周期,而有些数据在存储过程中丢失。在数据的整个生命周
本书对传感器的基本原理、结构、性能、用途及基本测量电路进行了介绍。本书共分12章。主要内容有:传感器技术的基础知识;一些常用物理量的检测,包括温度、压力、流量、物位、厚度、位移、速度、磁场、气体成分等的检测;抗干扰技术;传感器实训;传感器的应用。每章后都附有一定量的思考题与习题,同时,设置了“知识拓展”,扫描每章后的二
《数据分析算法及应用实践.基于Python3.x(富媒体)》基于Python3.x平台,介绍了数据分析方法和应用实践。内容涉及数据分析中的有监督和无监督方法,包括关联规则、聚类和分类三类基本方法。重点介绍数据分析方法中的算法思想及算法详细实现过程,并结合简单实例进行说明,以达到深入浅出、通俗易懂的目标。对于一些重要定理
本书是高等职业教育机电一体化大类新形态一体化教材,也是十三五江苏省高等学校重点教材。本书以FESTO模块化自动生产线的单元生产设备为切入点,以西门子常用的PLCS7-300、S7-1500、S7-1200、远程模块ET200、西门子工业以太网交换机X208、西门子TP700型触摸屏等硬件和SIMATICSTEP7编程软
大数据技术原理与开发教程
每时每刻都在产生的海量数据与它们产生的时间点联合就构成了有序的基于时间的序列数据。本书系统阐述了流数据及序列数据研究中几个重要问题的分析及解决方案,包括静态时间序列上的事件发现、动态数据流上的事件发现、图数据流上的事件发现、图数据流上的通用事件查询、数据流中的查询处理时间分配以及动态数据流系统中的数据保护这几个问题,同
本书围绕大数据流处理领域,介绍FlinkDataStreamAPI、时间和窗口、状态和检查点、TableAPI和SQL等知识。本书以实践为导向,使用大量真实业务场景案例来演示如何基于Flink进行流处理。读者最好有一定的Java或Scala编程基础,掌握计算机领域的常见技术概念。
“大数据分析”是一门理论性和实践性都很强的课程。《大数据分析》是为高等职业院校相关专业“大数据分析”课程全新设计编写,针对职业教育学生的发展需求,系统、全面地介绍了关于大数据分析的基本知识和技能,以项目/任务方式详细介绍了大数据基础、大数据分析基础、大数据技术与大数据分析的应用、大数据分析基本原则、构建大数据分析路线、
当下,数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为生产要素。《数据要素:领导干部公开课》一书以“数据要素与数字经济”为主题,分为“什么是数据要素”“数据要素与数字经济的发展”“数据要素发展面临的挑战”“数据要素与数字经济的未来”四章,分别从数据要素的定义特点、应用现状、完善路径、价值潜能等方面进行深度解析和深入探讨。
本书为1+X职业技能等级证书(数据采集)配套教材,内容涵盖1+X《数据采集职业技能等级标准》规定的技能要求。本书按照数据采集系统的开发流程介绍了数据采集各个方面的开发技术,包括初识数据采集、分析网络数据报、操作数据库、制作慕课网首页、抽取网页数据、初识Python、爬取网络数据、项目实战:网络爬虫、创建SpringBo