本书详细阐述了培养具有数据素养的综合型人才所需要的大数据相关知识储备。本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学生的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。全书共11章，内容包括大数据概述，大数据与云计算、物联网、人工智能，大数据技术，大数据应用，大数据安全，大数据思维，大数据伦理

本书通过原理加案例方式，以任务为导向，较为全面系统讲解了Hadoop大数据开发的相关知识。精心安排了原理分析，Hadoop集群环境搭建配置、Hadoop操作、MapReduce编程以及项目案例开发等环节，使读者对解决大数据问题有清晰的思路。全书突出了原理清晰，思路透彻、案例实用这几个特点，通过实践帮助读者巩固所学内容。

目前国内大数据市场继续保持高速的发展态势，作者在与地方政府、证券金融公司的项目合作中发现，他们对大数据技术很感兴趣，并希望从大数据技术、采集、存储、访问、安全、分析与开发等方面得到指导和帮助。因此编写了这本大数据技术的入门书。本书共12章，以Hadoop和Spark框架为线索，比较全面地介绍了Hadoop技术、Spar

本书结合实际例子详细介绍了数据挖掘和机器学习领域关联规则模型、朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络模型、基线模型、聚类模型、通用回归模型、回归模型、高斯过程模型以及K*近邻模型九种模型的表达方式及构建知识。读者*好同时结合《PMML建模标准语言基础》一书进行学习，以便融会贯通，灵活运用，更好地把PMML语言应用到自己的项目实践中

本书以工业生产过程自动化控制系统及设计为内容，以项目任务为核心，进行知识技能的阐述。全书分七个项目，主要介绍控制系统的基本知识、简单控制系统的控制方案、串级控制系统的控制方案、其他复杂控制系统的控制方案、化工生产中典型设备的控制、化工生产中安全保护系统，最后简单介绍了工程设计基本知识。各项目中有小结、思考与习题。书中配

本书系统、全面地介绍了微型计算机控制系统的理论与各种应用技术。本书兼顾基础性、实用性和先进性，注重工程应用。全书分8章，主要内容有：计算机控制系统概述，过程输入/输出通道，计算机控制系统的理论基础，数字PID控制器，模糊控制、伺服装置与数字控制系统，控制网络技术及现场总线，微型计算机控制系统设计方法及实例等。各章都有小

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本书包含理论和案例两部分内容，前半部分主要从基础知识、指导思想、工作步骤及评估体系等角度对大数据建模的方法论进行了总结和归纳，后半部分则通过若干案例介绍了该大数据建模方法论在气象、能源、网络、银行以及企业管理等多个领域中的实践及应用。大数据建模的特点使其不但需要有理论上的指导，还需要在实践中落地，因此本书非常强调理论与

《大数据分类模型和算法研究》强调了大数据的宝贵价值，论述了常用的数据分析技术与方法，在此基础上设计对应的大数据分类模型（线性分类模型和分类分析模型），具体的大数据算法包括关联规则分析算法、分布式算法、聚类算法等，并对大数据分析算法的并行化进行了相关研究。《大数据分类模型和算法研究》阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度，

《数据采集与预处理项目实战》主要涉及八个项目：通过“数据采集与处理初识”学习数据采集与处理的多种方式和相关知识；通过“Flume日志文件数据采集”学习Flume两种文件通道的基本使用方法和HDFS接收器的相关配置：通过“Kafka日志文件数据采集”学习Kafka集群环境搭建和。Kafka生产者消费者模型；通过“Scra