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本书旨在指导高职院校学生对大数据技术进行入门学习，以任务驱动为导向，系统介绍了大数据技术基础知识及应用案例。全书共分为六大项目，具体包括大数据与大数据时代、大数据处理平台、Hadoop开发环境的搭建、数据采集与预处理、数据计算与数据存储、数据分析与可视化。

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本书是大数据技术与应用专业、网络安全的专业课程，在整个专业课程体系中占有极为重要的地位。 本课程的定位是使学生掌握网络空间安全中数据安全基础，通过任务引领型的项目活动，让学生掌握数据安全的基本知识和技能。本书着眼于基础知识和实操练习两大部分，从数据库安全、数据容灾技术、数据隐藏与数字水印、数字取证技术、数据加密技术、数据隐私保护技术等方面讲述了数据应用的攻击与防护方法，并配备了完备的题库和攻防实操靶场。

本教材在选题与整体结构设计时，对大数据基础知识和技术应用做了详细的解析，同时全面介绍了如何运用方法和工具对大数据应用案例进行分析，是一本特色鲜明、理论与实践相结合、具有广泛使用价值的教材。使本科生从整体上了解大数据基础的内容与技能。

《数据科学导论（面向新工科专业建设计算机系列教材）》主要介绍数据科学的通识入门知识，可以作为高等院校数据科学与大数据专业的专业基础课程教材。该书以“建立知识体系、掌握基本原理、学会初级实践、了解前沿技术”为原则，为数据科学与大数据及相关专业的学生深入学习数据科学和大数据技术奠定基础。该书系统讲授数据科学的基本概念和知识体系、

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本书从检测系统设计与应用工程师需要掌握的核心技能出发， 系统介
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本书以办公室数据分析为应用场景，从实战角度介绍数据分析的方法和应用技巧，特别强调实际问题的分析和解决。本书通俗易懂，适合无数学及统计学基础但有数据分析需求的各类读者。感兴趣的读者可以在阅读本书的同时，登陆中国统计培训网（http://www.stats-edu.com/），参加数据分析培训课“数据分析小白训练营”，继续深入学习数据分析。
本书写作过程中尽量避免一些繁杂的统计理论说明和讨厌的公式推导，直接讲述各种数据分析方法在具体工作场景中的应用。读者不需要有高深的数学或概率论及数理统

本书通过实践操作介绍大数据爬取、清洗与可视化的具体实施方案，共10章，包括大数据爬取、清洗与可视化概述，爬虫概述，Requests库，BeautifulSoup爬虫，自动化测试工具Selenium，中型爬虫框架Scrapy，数据存储，数据清洗，Matplotlib可视化，Pyecharts可视化。书中的案例均经过实践验证，可以帮助读者深入理解数据信息在大数据行业中的重要应用。为方便复习和自学，各章均配备丰富的习题。本书可作为高等院校大数据相关专业的教材，也可作为有关专业技术人员的培训教材，同时可

本书采用“理论+实战”的形式编写，将企业需求分解为单独的项目，全面系统地讲解了Hadoop大数据的相关知识及应用。全书共12个项目，首先介绍了大数据技术的发展、Hadoop生态圈的组成、Hadoop集群部署、采集数据上传到HDFS；接着具体介绍了为提高集群的可持续服务，在分布式协调组件ZooKeeper的协助下，部署HDFS的HA集群和YARN的HA集群的方法；然后讲解了MapReduce、HBase和Hive的实际应用，并具体讲解了通过Flume监听Hadoop集群日志，以及使用Sqoo