主要内容包括，大数据技术概述（或背景知识），Scala基础知识，Spark基础，RDD编程，SparkSQL开发，SparkStreaming/StructuredStreaming编程，MLLib机器学习编程等基础内容。 主要作为本科生数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业必修或选修课程教科书，或作为相关工
本书第4版根据计算机控制与网络技术的发展，基于工业界、科技界和教育界的成果进行了全面修订。本书面向新工科建设、工程教育专业认证和卓越工程人才培养计划，以立德树人为根本任务，以科学家精神、企业家精神、工匠精神等中国精神为动力，以培养学生解决复杂工程和实际问题的综合能力为出发点，以主流机型PC/ISA/PCI/PCIE总
《数据治理——理论、方法与实践》关注以数据为关键要素的数字经济时代背景下的数据治理问题，分为8章。第1、2章以数据治理基础概念作为铺垫，重点对数据、数据治理以及数据治理体系所涵盖的内容进行全面梳理，明晰数据治理的现状、趋势，并进行国内外数据治理理念与体系的比较；第3～7章是数据治理核心问题探讨，重点对数据开放、数据交易
本书完整、全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究的进展，重点论述数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容，还全面讲述OLAP和数据挖掘常用算法，并研讨数据挖掘体系结构及其重要的应用领域。本书共7章：第1章是数据挖掘概述；第2章对数据挖掘进行历史回顾并介绍目前的研究现状；第3章着重讨论数据挖掘的常用算法和工具
本书较完整地讲解了数据挖掘和机器学习的基本概念、基本算法原理和应用技术。本书用通俗的语言和实例解释了抽象的概念，并将抽象概念融合到具体的案例中，以便于读者理解和掌握。本书在编写过程中力求做到语言精练、概念清晰、取材合理、深入浅出、突出应用，为读者进一步从事数据分析、应用、开发和研究奠定坚实的基础。本书既可作为高等院校信
本书系统介绍了Hadoop生态系统主要组件的基本概念、特点、主要组成、运行机制及存在的问题等内容。全书共11章，内容包含大数据基本概念、大数据处理平台Hadoop、分布式文件系统HDFS、HDFS2.0新特性、分布式计算框架MapReduce、数据仓库Hive、分布式数据库HBase、数据迁移工具Sqoop、日志采集系
本书作为《大数据导论》（ISBN9787302500704）的配套实训教材，旨在帮助读者夯实基础知识，还原企业真实业务，提升实操能力。本书从大数据开发所需要的基础编程知识出发，首先阐述Linux开发环境中常用的命令。接着介绍数据清洗工具Kettle的基础操作以及常见的数据可视化效果，如饼图、柱状图、折线图、平行坐标图等
本书是计算机、信息管理和大数据等相关专业的专业英语教材，选材广泛，覆盖大数据的数据挖掘、数据分析等各个方面，同时兼顾了相关发展热点。本书所选取的文章包括以下内容：大数据的基本概念、大数据的数据挖掘、大数据的数据分析、大数据的影响、大数据的商业价值、大数据在各个领域的应用以及大数据如何改变人们的生活等。每章所选用文章均来
《大数据处理与应用（微课版）》以项目驱动的方式详细讲解大数据生态体系架构各方面的知识。主要涉及ETL的数据采集与清洗、离线数据仓库的构建和实时数据仓库的构建。《大数据处理与应用（微课版）》分为三个模块：模块一介绍大数据离线数据处理与分析，包含项目一和项目二，知识点覆盖HDFS、Hive、Sqoop、MapReduce、
本书分为基础篇、技术篇和应用篇,分别介绍计算机控制系统的基本理论、主要技术和工程应用。基础篇介绍了计算机控制系统的理论基础(包括控制系统的数学模型、连续系统的分析和设计、离散系统的描述方法)及数字控制器的设计与实现等内容。技术篇介绍了控制系统中的计算机及其接口技术、过程通道技术、可靠性与抗干扰技术、控制系统中的软件技术
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