本书针对智能制造中的数据技术基础展开介绍，在概要阐述数据技术基本概念与发展历程之后，围绕智能制造中的业务数据化特点，从数据生命周期与数据管理流程角度，依次对智能制造中的主要数据技术及其应用情况进行了详细介绍。本书撰写基于理论与实践相结合的原则，注重数据技术方法体系及其在智能制造业务中的应用介绍，能够为智能制造工程、机械工程、自动化、计算机等相关领域高校的本科生提供理论基础和实践案例，同样可为智能制造相关科研人员、企业从业人员提供技术指导，为制造业信息化、智能化的咨询和实施人员提供参考。

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本书结合作者在数据安全领域的教学和科研实践，提出了完整的数据安全概念与体系，介绍了数据安全理论与技术知识及其前沿研究进展。本书内容包括基础篇和高级篇。基础篇介绍数据安全密码技术基础，数据保密性、完整性、认证性、访问控制、可用性，以及数据库安全和数据安全管理等内容；高级篇介绍云数据存储安全与访问安全、数据计算安全、数据可信与可追溯、数据隐私保护、数据对抗等内容。

本书基于具有实用性和普适性的案例来编写，将数据的收集、获取、预处理、分析与可视化贯穿其中。根据当前高职高专教学实际需要，结合企业实际需求，采用“理实结合”的思路，以“案例导入”的形式详细介绍了大数据实训项目。包括使用requests 库获取天气信息，然后通过JupyterNotebook进行分析处理；使用Scrapy 框架分页获取诗词网站的信息，使用jieba 库对诗词的内容进行分词，然后在JupyterNotebook 中对文本数据进行处理；在Pycharm 中编写代码获取店面信息，然后在Ju

本书结合大数据技术的发展特点，沿着大数据的采集、存储、计算、分析挖掘和可视化的脉络逐步阐述大数据的概念和应用方法。全面而系统地介绍了大数据的基本知识和应用技能，内容涵盖大数据领域的全过程，具有较强的系统性、可读性和实用性。本书秉承能力教育与思政教育同向同行的理念，将知识技能学习和思政教育融合在一起，潜移默化，激发学生的创新思维、开阔学生的科技视野、培养学生的民族意识，帮助学生塑造正确的世界观、人生观和价值观，培养高思想、高素质、高技能的专业型人才。

本书系统介绍了大数据的基本原理与概念，共9章，分别讲解大数据的基本知识、大数据与新一代信息技术、数据采集、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、数据可视化、大数据安全与治理以及大数据的应用。本书系统介绍了大数据的基础知识，并对一些大数据的应用实例进行讲解。

本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业基础课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。

大数据爬虫技术（21世纪技能创新型人才培养系列教材·大数据系列）

本教材以“大数据与管理变革”、“基于大数据的管理决策方法”、“基于大数据的管理决策应用”为主线，分三篇构建大数据管理与应用概论的知识体系。通过本书内容，帮助大数据管理与应用专业的学生初步了解和掌握专业相关知识，为后续专业课程学习奠定基础。“大数据与管理变革”篇从管理决策的视角介绍“大数据基础知识”、“大数据管理的职能”和“大数据驱动的管理变革”的相关知识。“基于大数据的管理决策方法”篇从“大数据获取方法”、“大数据质量管理方法”、“基于大数据的管理决策”等方面，介绍支持管理决策的理论与

本书旨在遵循数据分析的思路与逻辑，系统梳理大数据智能分析的相关知识。全书共分为十六章。在理论和方法方面，主要包括常规数据预处理、数据降维、特征选择、决策树、K近邻学习、支持向量机、贝叶斯学习、集成学习、关联规则、聚类、人工神经网络、深度学习、推荐系统等；在理论与实践融合方面，本书提供了若干典型应用场景，如广告点击率预测、信息流中的内容推荐、游戏运营中的数据挖掘等，以期加强读者对理论的理解和应用能力。另外，本书在章节后也提供了即测即练二维码，帮助读者掌握和巩固对应章节的知识。

MES 是实现生产制造数字化的重要系统，有助于推进产业升级、工业发展的转型和工业互联网的互通互联。本书对MES 的定义、功能、应用以及插件开发进行了详细介绍。全书共六个项目，分别为：认识工业软件和MES、扮演系统管理员角色、扮演生产计划管理员角色、扮演供应管理员角色、扮演仓库管理员角色、扮演系统运维管理员角色。项目内容的编排采用项目描述任务思考与练习的方式。通过对本书知识的学习和实践，读者能系统性地理解MES 的概念和作用，掌握MES 的基础应用。

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