本書(shū)系統(tǒng)地介紹了Hadoop、Spark、Flink等開(kāi)源大數(shù)據(jù)組件的相關(guān)知識(shí)和實(shí)踐技能。全書(shū)共9章，涉及大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)處理與分析等大數(shù)據(jù)應(yīng)用生命周期中各階段典型組件的部署、使用和基本編程方法，內(nèi)容包括部署全分布模式Hadoop集群、HDFS實(shí)戰(zhàn)、MapReduce編程、部署ZooKeeper集群

本書(shū)介紹了克服日常面臨的各種挑戰(zhàn)的實(shí)踐知識(shí)，以及各種數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案，主要包括數(shù)據(jù)科學(xué)概論，機(jī)器學(xué)習(xí)模型測(cè)試，人工智能基礎(chǔ)，理想的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)招聘面試，組建數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新管理，管理數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的常見(jiàn)陷阱，創(chuàng)造產(chǎn)品與提升可重用性，實(shí)施ModelOps，建立技術(shù)棧和結(jié)論。本書(shū)的目標(biāo)讀者是希望

大計(jì)算是融合了算力生產(chǎn)、算力傳輸和算力服務(wù)的一個(gè)綜合體,通過(guò)深度應(yīng)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù),有力支撐了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本書(shū)從技術(shù)和應(yīng)用兩個(gè)角度出發(fā),系統(tǒng)總結(jié)了作者多年來(lái)在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域的工作實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),在闡述大計(jì)算相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合國(guó)際最新技術(shù)發(fā)展方向及典型應(yīng)用案例進(jìn)行編寫(xiě),并

本書(shū)在1-D系統(tǒng)中現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上，提出針對(duì)2-D離散系統(tǒng)適用的暫態(tài)性能分析方法和控制理論。針對(duì)離散第二類2-DFornasini-Marchesini（2-DFMII）模型，提出有限區(qū)域穩(wěn)定性和有限區(qū)域有界性的概念，建立了該系統(tǒng)有限區(qū)域穩(wěn)定性和有限區(qū)域有界性的充分性判別準(zhǔn)則和線性矩陣不等式（LMIs）條件�？紤]了離散

本書(shū)立足高等職業(yè)教育的應(yīng)用特色和能力本位，突出人才應(yīng)用能力和創(chuàng)新素質(zhì)的培養(yǎng)，融理論教學(xué)與實(shí)踐訓(xùn)練于一體，系統(tǒng)地介紹了過(guò)程控制儀表與裝置的構(gòu)成原理、使用、安裝和調(diào)試技術(shù)。全書(shū)編寫(xiě)采用“目標(biāo)驅(qū)動(dòng)法”，共8章，涵蓋了生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的變送器、控制器、執(zhí)行器、輔助儀表、DCS、智能式現(xiàn)場(chǎng)儀表和過(guò)程控制儀表與裝置的應(yīng)用案例分析。為適應(yīng)不

隨著數(shù)據(jù)時(shí)代和智能社會(huì)的到來(lái)，大數(shù)據(jù)基本原理和技術(shù)應(yīng)用已成為各行各業(yè)專業(yè)人員必修的一門課程。本書(shū)依據(jù)新工科教育理念和其他專業(yè)的廣泛需求，綜合了國(guó)內(nèi)外書(shū)籍、網(wǎng)站的相關(guān)內(nèi)容，以及具體的課程實(shí)踐和人才培養(yǎng)的要求進(jìn)行編寫(xiě)。第2版加入了新的案例。本書(shū)共12章，包括大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)下的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)

伴隨Hadoop的成長(zhǎng)，Hadoop不再是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)平臺(tái)和工具，已經(jīng)成長(zhǎng)為一個(gè)完整的生態(tài)圈。本書(shū)采用Hadoop3.2.2版本，系統(tǒng)講解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。本書(shū)配套示例源碼、PPT課件、教學(xué)大綱與編程環(huán)境。本書(shū)共分11章。內(nèi)容包括Hadoop概述與大數(shù)據(jù)環(huán)境準(zhǔn)備、Hadoop偽分布式

本書(shū)系統(tǒng)性闡述數(shù)據(jù)安全的范疇和目標(biāo)，體系架構(gòu)和關(guān)鍵措施，特別是根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)的全面和深入的分析，給出數(shù)據(jù)安全架構(gòu)設(shè)計(jì)、隱私保護(hù)的監(jiān)管要求、實(shí)施原則、技術(shù)選擇和業(yè)界最佳實(shí)踐。本書(shū)還針對(duì)IT網(wǎng)絡(luò)、電信網(wǎng)絡(luò)、云和物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全展開(kāi)闡述，對(duì)AI、區(qū)塊鏈、5G等新興場(chǎng)景和數(shù)據(jù)安全的結(jié)合點(diǎn)進(jìn)行分析與介紹，希望能夠全面地

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)如何始于業(yè)務(wù)、取于業(yè)務(wù)、用于業(yè)務(wù)。既有扎實(shí)的理論鋪設(shè)，又有具體的案例支撐，通俗易懂地回答了數(shù)據(jù)“怎么來(lái)”和“怎么用”的問(wèn)題。同時(shí)，本書(shū)總結(jié)出了解決業(yè)務(wù)分析難題的六大步驟，包括對(duì)最終數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生關(guān)鍵影響的數(shù)據(jù)源的選取方法，以及通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)模塊的判斷確定分析方法的適用場(chǎng)景，最終推演、驗(yàn)證、分析出結(jié)論，并選

7大數(shù)據(jù)陷阱的干貨總結(jié)與避坑錦囊，教會(huì)數(shù)據(jù)工作者如何在數(shù)據(jù)陷阱中迅速恢復(fù)，避免踩雷 數(shù)據(jù)陷阱無(wú)處不在，任何處理過(guò)數(shù)據(jù)的人都會(huì)在不知不覺(jué)中多次陷入其中。我們大多數(shù)人都還沒(méi)有學(xué)會(huì)如何使用現(xiàn)代工具和所掌握的數(shù)據(jù)類型，從而導(dǎo)致了一些本可以輕易避免的常見(jiàn)的錯(cuò)誤。 在本書(shū)中，作者為我們展示了以下七種在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)陷