"《大数据管理与应用概论》从理论、技术和应用三个维度构建课程体系结构。理论篇包括：大数据概述、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)和大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)；技术篇包括：大数据相关技术(云计算、物联网、人工智能、区块链

本书内容涵盖大数据入门教学，进阶讲解，以及基于华为云开展的大数据实践教程。入门教学包括大数据概述、Hadoop、HDFS、MapReduce、NoSQL、HBase等基本技术点；进阶讲解包括基于分布式处理框架Spark的离线数据分析实践和基于实时处理框架SparkStreaming/Flink的实时数据分析实践；此外还

本书详细规划了从Hadoop3.x基础到高级编程、架构设计策略及实际应用的全面学习路径。它深入解析Hadoop的核心组件如HDFS、YARN和MapReduce，并辅以大量编程实践案例，帮助读者掌握Hadoop的编程技能。同时，本书还探讨架构设计策略，包括数据仓库设计、高可用性与容错性方案等，通过严谨的理论体系与真实的

本书共5个项目，较为全面地介绍自动控制系统、智能控制系统、智能控制系统与工程、智能控制系统集成与装调、智能制造系统相关知识，包括控制理论的发展历程、自动控制系统概述、自动控制系统分析、自动控制系统的原理与应用、PLC概述、智能控制系统概述、智能制造设备控制系统、控制基本单元、工业视觉、过程控制、控制系统、控制系统的应用

本书分为问道、执具、博术三个篇章，介绍智能数据分析的方法论、编程工具及算法模型。问道篇介绍数据分析的核心理念、一般过程及思维方式，旨在阐扬数据分析的哲理；执具篇介绍R语言环境配置、基础编程、数据对象，旨在阐述数据分析的先进工具；博术篇介绍数据可视化、关联规则、分类、聚类等主流技术，旨在阐明数据分析的算法模型及其R语言实

本教材紧扣行业脉搏，以大数据与云计算技术在建筑领域的探索实践与场景应用为核心，精心编排内容。教材引入了行业一线的项目案例与工作场景，让适用性的理论知识与实际应用紧密结合，且生动形象。教材以大数据与云计算概述、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据治理、虚拟化技术、云数据中心与云存储、并行

“大数据技术应用基础”是财经类专业学生学习财务大数据技术的入门课程。本书选取薪资管理、量化投资、固定资产管理3个常见的财务工作场景，详细介绍这些工作场景涉及的大数据基础知识、数据库基础操作和高级操作，以及数据采集和数据可视化等专业知识。

本书以Kettle工具实现ETL流程为目标，将ETL知识点与项目任务相结合，配套真实的案例，按照ETL的流程，循序渐进地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共6个项目，项目1介绍了ETL概念和ETL工具；项目2以食品销售数据为例，介绍了获取不同类型源数据的方法，并说明了它们之间的差别；项目3以整合和处理某供应链的

本书深入探讨了现场级工业互联系统的相关知识和技术，以该系统中的数据流为主要脉络，详细介绍了现场级工业互联系统的基本概念、架构和组成部分，现场设备的数据采集、传输与处理技术，工业数据分析与智能决策方法，工业互联系统数据中台的构建以及工业控制系统的安全技术。本书内容讲解深入浅出，注重理论与实践相结合，尽可能从实际工程的分析

数字化转型亟须具备掌握控制、连接和数据三个基本面的人才，本书以培养以上人才为目标进行编写，以工业数据为主线，贯穿工业数据的产生、传输、处理、存储、决策和执行全环节。工业互联网是数字化转型的关键共性基础，其实现工业数据打通的重点和难点在于操作运营技术和信息技术的融合。本书涵盖这两个领域，共分为8章。第1章绪论以四次工业革