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本书可作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。

本书为国家职业教育大数据技术专业教学资源库配套教材，也是高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材。 本书对大数据的发展历史、背景以及Hadoop的基础知识进行了简要的描述。从一个真实的大数据离线分析项目开始，引导读者完成大数据离线分析平台的搭建工作，使得读者对大数据离线分析环境有一个直观的认识。另外，还以工作任务的形式

本书是国家职业教育大数据技术专业教学资源库配套教材。 本书主要介绍Spark分布式计算框架的应用，重点是流式模块SparkStreaming在实际项目中的应用，并通过一个实战项目来辅助读者学习实时数据处理场景。全书共分为6章，主要内容包括绪论、Scala语言应用、SparkStreaming、SparkSQL、数据整合

本书结合典型的数据挖掘案例，详细介绍了若干种重要的数据挖掘算法的实现原理和应用方法。其中，第1、2章介绍了回归、分类、聚类的概念及其实现的主要方法，如线性回归、逻辑回归、K近邻和K均值；第3~5章介绍了数据挖掘的主要策略，如决策树、提升算法和支持向量机；在前述知识的基础上，第6~8章介绍了实现人工智能算法的三种基础网络

本书将以python软件为工具，以统计理论与方法为重点，结合实际应用案例，深入浅出地介绍了数据挖掘基础算法的背景、原理及实现。全书共9章，第1章为绪论，内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘与统计学的关系、数据挖掘的实现流程、数据挖掘的方法、数据挖掘的典型应用、数据挖掘的工具及软件；第2-7章介绍数据挖掘中的经典多元统计

本书共九章，内容包括：大数据的认知；大数据安全、隐私和合规管理；大数据时代的理解；大数据应用的模式和价值；大数据应用的基本策略；大数据技术与医疗健康；大数据时代下的城市交通等。

本书以数据的处理和使用为重点，介绍了当下随着互联网的快速发展，我国在数据的处理技术和应用方法上所取得的成就和存在的问题。本书包含了，数据处理的基本理论、数据处理发展研究、数据处理模式研究、数据处理的方法、数据处理的创新研究、数据处理的技术、数据处理技术的创新研究、数据处理的实践应用研究等内容。本书理论清晰，具有一定的学

《数据可视化入门与实战》全面系统地介绍了数据可视化的基本知识和应用实例。全书共六章，主要内容包括数据可视化概述、大数据分析与数据可视化、数据可视化技术、数据可视化常用软件分析工具、数据可视化实现流程与步骤、数据可视化应用实例。本书结构完整，内容由基础到实战，语言通俗易懂，结合大量数据、实例帮助读者快速掌握数据可视化技术

擅长使用数据的孩子,将具备未来核心竞争力。《来探索!大数据与物理学》通过收集与孩子们心中疑问相关的大数据,利用科学的分析方法来揭秘大数据背后隐藏的答案,带领孩子们体会大数据和物理学世界的奇妙,教会他们如何正确看待错综复杂的世界,体会科学的特别乐趣。书中近20篇小故事、100幅手绘卡通图,满足孩子的童趣和视觉享受。