大數(shù)據(jù)平臺運維是大數(shù)據(jù)應用人才培養(yǎng)的基本技能之一。本書講解了大數(shù)據(jù)平臺運維過程中的各個主要階段及其任務,主要包括安裝部署、優(yōu)化監(jiān)控、架構原理、生態(tài)系統(tǒng)、運維工具等。本書內容全面,涵蓋了Hadoop生態(tài)絕大部分組件的運維,兼具基礎理論與運維實踐經(jīng)驗;主要特色是將知識點凝練到圖形中,通過視覺記憶,看圖聯(lián)想,理解知識點的含義

本書介紹大數(shù)據(jù)技術的基本概念和相應的技術應用。全書共為10章,分別是大數(shù)據(jù)介紹、云計算基礎、大數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)安全和大數(shù)據(jù)的行業(yè)應用。本書將理論與實踐操作相結合,通過大量的案例幫助讀者快速了解和應用大數(shù)據(jù)相關基本技術,并對書中重要的、核心的知識點加大練習的

本書以面向應用、面向實戰(zhàn)為指導思想,緊扣企業(yè)技術人才培養(yǎng)的特點,在知識點講解和實驗中避免復雜的理論,使學生能快速上手體驗、驗證大數(shù)據(jù)處理的魅力,以激發(fā)學生的學習興趣。本書覆蓋了大數(shù)據(jù)生命周期主要技術要點,全書共8章。第1章介紹大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和特點及思維的變革,第2章了解大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境,第3章-第7章是按照大數(shù)據(jù)的生命周期

該書通過對數(shù)據(jù)庫和信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)與信息質量的現(xiàn)狀和未來發(fā)展進行充分、完整而全面的綜述,對組成數(shù)據(jù)與信息質量研究核心的技術進行了深入探討,包括對象識別、數(shù)據(jù)集成、錯誤定位與糾正等,并在一個原創(chuàng)框架下對相關技術進行比較研究。該書除了將數(shù)據(jù)與信息質量作為獨立研究領域進行系統(tǒng)描述,還包括了從其他領域借鑒的研究成果,如概率論、

本書采用項目驅動方式,從理論到實踐,由淺入深地設計了17個項目,包括認識大數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)分析工具、numpy數(shù)據(jù)分析和處理、Pandas數(shù)據(jù)分析和處理、Matplotlib數(shù)據(jù)分析可視化、基于HADOOP的數(shù)據(jù)分析和機器學習。

本書系統(tǒng)闡述了Pandas基礎知識、應用原理,以及應用流程和應用技巧等實戰(zhàn)知識。全書共分為5篇:第一篇為入門篇(第1和2章),第二篇為基礎篇(第3和4章),第三篇為基礎強化篇(第5-7章),第四篇為進階篇(第8-11章),第五篇為案例篇(第12章)。書中主要內容包括Python簡介、NumPy基礎、Pandas入門、數(shù)

這是一本從實戰(zhàn)角度解讀如何進行智能數(shù)據(jù)分析及搭建智能數(shù)據(jù)分析平臺的工具書,目的是幫助讀者全面認識并在實際工作中靈活使用智能數(shù)據(jù)分析,同時構建可用的智能數(shù)據(jù)分析環(huán)境。本書不僅包含關于智能數(shù)據(jù)分析的基礎知識,還包含進行智能數(shù)據(jù)分析必備的方法、工具、案例,以及平臺的搭建方案。全書共分為8章。第1-2章在全面剖析了智能數(shù)據(jù)分析

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本教材基于數(shù)據(jù)技術概念的提出，建立由數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)組織管理與數(shù)據(jù)信息汲取三個模塊構成的數(shù)據(jù)技術應用全流程體系框架。通過對計算機信息系統(tǒng)、抽樣技術與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等基礎技術原理的概念化解讀，以及對網(wǎng)絡爬蟲與文本數(shù)據(jù)生成、SQL語言、數(shù)據(jù)預處理、回歸模型、Logistic建模、關聯(lián)規(guī)則、決策樹分類規(guī)則、K-平均聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡、

本教材較系統(tǒng)地介紹傳感器的原理及其應用，包括傳感器的特性及其評估；傳感器中常用的彈性敏感元件的力學特性；電位器式傳感器；應變式傳感器；壓阻式傳感器；熱電式傳感器；電容式傳感器；變磁路式傳感器；壓電式傳感器；諧振式傳感器；聲表面波傳感器；光纖傳感器；微機械傳感器以及智能化傳感器等。本教材在每一章都配有適量的思考題與習題，