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本书对接国家职业技能等级标准和工业机器人操作与运维职业技能等级证书考核要求，结合高职学生学情实际，在充分调研用人企业的人才需求的基础上，对工业机器人操作与运维的核心技能点进行分解重构编写而成。本书采用模块式项目化结构，包含工业机器人工作站的基础搭建、工业机器人工作站的常规操作、工业机器人工作站常见故障分析、工业机器人工作站日常维护保养四个模块，共十四个项目，在内容安排上注重理论与现场实际相结合，讲练结合，使学生毕业进入职场后能够快速适应岗位，融入企业，并为进一步职场深造打下坚实基础。全书配有丰富

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本书的编写目的是向读者介绍大数据分析的基本概念和相应的技术应用。全书共10章，分别介绍大数据概述、爬虫和大数据相关技术、Scrapy爬虫、Python与MySQL数据库连接与查询、数据可视化基础与应用、大数据存储与清洗、数据格式与编码技术、数据抽取与采集、pandas数据分析与清洗以及综合实训。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析相关技术，并对书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以达到熟练应用的目的。
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信息时代，大数据的应用无处不在。手机中“淘宝”“抖音”的商品推送、短视频内容推送背后，是大数据用户画像及推荐算法；道路上的“一路绿灯”背后，是智能交通——交通管理部门分析、调整交通情况；新冠肺炎疫情不漏一人的流调背后，是智慧“战疫”——有关部门以“大数据+网格化”的方式识别和挖掘目标人群迁徙轨迹；智慧电厂“一键启停、无人值守”的背后，是以大数据为基础的工业级智能化应用。本书从大数据解析的基本概念讲起，“庖丁解牛”式地为大家讲解大数据解析中常用的基础算法，介绍不同算法的基本原理和适用场合，揭开大数

全书共20章, 第1-9章分别介绍大数据与人工智能的发展历史、数据工程、机器学习算法、深度学习与神经网络、大数据存储技术、Hadoop MapReduce解析、Spark 解析、分布式数据挖掘算法和PyTorch解析等知识, 第10-20章为大数据技术和机器学习技术相结合的一些案例。

本书以大数据分析技术及其应用为核心，系统地介绍了信息技术与大数据分析基础、大数据分析工具、信息网络技术与数据获取、文本和表格数据处理、数据分析、大数据分析实战等内容。本书通过一系列实例分析，深入浅出地向读者具体介绍了AI Studio云计算平台、Python程序设计语言、Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和软件的使用方法及其在大数据分析技术中的应用。
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本书主要讲解Hadoop的分布式文件系统、MapReduce编程模型和Spark大数据处理技术。全书共12章,具体包括大数据概述、Hadoop大数据处理架构、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、HBase分布式数据库、Spark概述、基于Scala的Spark编程、Windows环境下Spark综合编程、Spark SQL结构化数据处理、Spark Streaming流计算、Spark GraphX图计算、项目实训：《平凡的世界》孙家人物关系图分析。 本书可作为高等院

《Offer来敲门 大数据开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版》围绕大数据开发的相关技术，以大数据开发的基本要求为纲，以企业在笔试和面试中的试题为核心， 从企业考核的角度组织内容，并对这些试题加上了详细的分析说明，以考促学。《Offer来敲门 大数据开发面试笔试精讲 在线真题实训视频版》既包括 Java、Python 等基础编程知识，又涵盖 Hadoop、Hive/HBase、Tushare、NumPy、Pandas、Matplotlib 等大数据开发关的技术。全书分为 4 篇 14 章，第 1

本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言, 系统地介绍了Spark编程的基础知识。全书共9章, 内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib。 本书每章都安排了入门级的编程实践操作, 以便使读者能更好地学习和更牢固地掌握Spark编程方法。