本书主要涉及六个项目，即Hadoop介绍、数据采集与分布式文件存储、分布式数据处理、离线数据分析、数据迁移以及数据可视化，严格按照生产环境中的操作流程对知识体系进行编排。使用循序渐进的方式从数据的采集、存储、清洗、分析、数据迁移一直到分析结果的可视化展示对知识点进行讲解。

本书遵循校企双元育人理念，系统构建知识体系，将数据安全法规、数据伦理意识与工匠精神深度融入案例设计，着力培养学生“依法采集、科学治理、安全应用”的职业素养。依托真实项目载体，内容紧密对接大数据工程技术人员、人工智能工程技术人员等国家职业标准，融入行业前沿技术规范及职业院校技能大赛竞赛标准，通过“项目导学—任务分解—实战

本书主要内容包括自控工程设计基础、工艺包文件设计、管道及仪表流程图设计、仪表回路图绘制、仪表选型、DCSI/O表设计、仪表供电系统设计、信号报警及联锁系统设计、仪表及辅助装置安装、仪表管道和线缆敷设、仪表设备试验以及工程交接验收等。

本书系统地介绍了国际控制界应用最广的MATLAB语言及其在控制教学与研究中的应用，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、科学运算问题的MATLAB求解、线性系统的建模和计算机辅助分析、非线性系统的仿真分析、控制系统的计算机辅助设计方法等，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、QFT控

本书共7章，内容涵盖大数据基础与应用概况、数据获取、数据分析入门、数据分析进阶、Tableau数据可视化、数据分析拓展以及数据思维。

本书从大数据基础概念出发，涵盖起源、特性、与云计算、人工智能的关系及典型应用场景，逐步深入至大数据分析技术体系，包括基础框架、处理过程、应用、可视化与安全。书中详解Hadoop、Spark等主流大数据处理框架的配置与使用，介绍回归分析、分类算法、集成学习等大数据分析算法，以及Tensorflow、PaddlePaddl

本书讲述了数据预处理的方法，从Python的文件读取、statistics模块数据处理，到通过NumPy、Pandas进行数据获取、处理、清洗，再到特征构建、特征选择、特征降维、特征学习，最后完成一个综合项目的数据处理及分析。

大数据技术的落地应用高度依赖高效的数据集成能力。Sqoop、DataX、Flume、FlinkCDC等工具作为连接关系型数据库与分布式存储系统的桥梁，是大数据开发工程师的核心技能栈。本书以场景化实训为导向，系统介绍Sqoop、DataX、Flume、FlinkCDC的原理与应用方法，帮助读者掌握从数据采集、传输到存储的

本书内容涵盖数据科学、大数据和数据智能的基础知识，围绕数据科学的工作流程，详细介绍了从数据中获取知识的方法和技术，包括数据采集、数据整理与探索、数据可视化和数据建模预测等。本书介绍了基于人工智能技术实现文本、图像、语音、序列等多模态数据分析的方法，引入了大模型辅助数据分析、数据智能体等新技术。全书设计收集了多个数据应用

本书以“项目驱动、任务导向”为编写原则，紧密围绕汇川Easy系列PLC展开，涵盖从PLC基础理论、系统组成到工程实践的全流程内容。全书共设6个项目，既包含PLC发展历程、工作原理、硬件组态等基础模块，也纳入起重机控制、计算器程序设计、喷泉控制、交通灯分时段控制等典型工业场景案例。通过“理论讲解”—“软件操作”—“程序设