本書共九章，內容包括：數(shù)據科學基礎、大數(shù)據技術基礎、Python與數(shù)據科學、數(shù)據采集和預處理、數(shù)據挖掘、大數(shù)據可視化、社交網絡分析、數(shù)據安全與數(shù)據治理、數(shù)據分析案例。

與傳統(tǒng)生產線不同，智能生產線可以提供多維度信息，支持全設備監(jiān)控，能夠進行高精度管理并支持虛擬調試，這為更高效、更柔性的生產制造過程提供了可能，與此同時，也對管理理論和控制協(xié)調能力提出了更高要求。管理者需要從生產線設計、調度和管理等方面增強產線重構能力，充分發(fā)揮智能生產線的效能空間。針對當前智能生產線設計缺乏設計重構能力

本書闡述了自動控制的基本原理和應用。全書共6章，前5章著重介紹了經典控制理論的主要方面，第6章介紹了MATLAB仿真實驗，通過實例驗證控制系統(tǒng)的特點、系統(tǒng)組成、性能要求與調試方法等，是對本書前5章理論知識的綜合應用。

本書采用項目導入、任務驅動的教學模式進行講解。本書主要內容包括組態(tài)王軟件安裝、組態(tài)王軟件入門、命令語言、趨勢曲線、報表系統(tǒng)、報警和事件系統(tǒng)、常用控件、組態(tài)王數(shù)據庫訪問、組態(tài)王軟件工程應用實例等。本書借助網絡信息化平臺實現(xiàn)紙質教材和數(shù)字多媒體教學資源的有機結合，突出教材呈現(xiàn)的直觀形象化，有效滿足線上線下相結合的教學要求以

本書重點介紹了大數(shù)據的基礎理論、算法理論和關鍵技術幾方面的內容，主要包括：大數(shù)據基礎、數(shù)據采集方法、數(shù)據清洗與規(guī)約方法、主成分分析、預測分析、集成學習法、預測模型評估、描述性分析、生存分析、社交網絡分析、文本讀寫技術、數(shù)據處理技術、數(shù)據分析技術、數(shù)據可視化技術、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、互聯(lián)網電商數(shù)據分析應用等。

本書以“云-邊-端”一體化架構下的智能預測性維護為研究對象，從技術手段視角出發(fā)，討論資產管理殼、態(tài)勢感知、聯(lián)邦學習、智能訂單生成的應用，為智能預測性數(shù)據準確、高效、安全的流動提供新方案；并在此基礎上，從數(shù)據保護視角出發(fā)，討論區(qū)塊鏈、智能合約的應用，研究數(shù)據共享的機制構建和運行模式，以找到智能預測維護數(shù)據共享、數(shù)據保護之

本書為《數(shù)據科學基礎》的配套用書，二者一起組成一個理論與實踐相結合的教材體系。本套教材從數(shù)據科學概念入手，系統(tǒng)介紹了數(shù)據處理的統(tǒng)計學基礎、數(shù)據處理的方法及Python程序設計。整套教材體現(xiàn)了數(shù)據處理的各個階段：數(shù)據采集、數(shù)據整理、數(shù)據存儲、數(shù)據分析和數(shù)據可視化。教材內容的安排適合培養(yǎng)學生的計算機思維、互聯(lián)網思維和數(shù)據思

本書由大數(shù)據技術篇和人工智能技術篇兩部分組成，其中大數(shù)據技術篇以大數(shù)據技術與數(shù)據處理、大數(shù)據挖掘平臺、大數(shù)據在各行各業(yè)的應用等三章組成，從技術基礎以及應用的層面論述了大數(shù)據技術的核心內容。人工智能技術篇由人工智能技術與處理、人工智能的關鍵算法、人工智能在各行各業(yè)應用、大數(shù)據與人工智能未來展望等四章組成，詳細介紹了人工智

韓治國，男，博士，副研究員，畢業(yè)于西北工業(yè)大學航天學院導航、制導與控制專業(yè)。目前主要從事軟件仿真、制導與控制技術、先進控制理論等研究工作。

本書主要介紹大數(shù)據可視化的基本概念和相應的技術應用。全書內容共11章,分別為大數(shù)據可視化概述、大數(shù)據可視化原理、大數(shù)據可視化方法、數(shù)據可視化工具、Excel數(shù)據可視化、Tableau數(shù)據可視化、ECharts與pyecharts數(shù)據可視化、Python數(shù)據可視化、R語言可視化、大數(shù)據可視化行業(yè)分析以及大數(shù)據可視化綜合實