本书从基础认知出发,兼顾实训操作,内容分为NXMCD基础篇和实训篇。基础篇针对西门子NXMCD的基本机电对象、运动副和约束、耦合副、传感器和执行器、运行时行为、仿真过程控制、虚拟调试协同连接的相关知识和实操技巧进行了系统介绍;实训篇针对小型自动化生产线控制面板、出料、传送、装配、仓储等典型机构的仿真和调试进行了细致阐述

大数据平台运维是大数据应用人才培养的基本技能之一。本书讲解了大数据平台运维过程中的各个主要阶段及其任务,主要包括安装部署、优化监控、架构原理、生态系统、运维工具等。本书内容全面,涵盖了Hadoop生态绝大部分组件的运维,兼具基础理论与运维实践经验;主要特色是将知识点凝练到图形中,通过视觉记忆,看图联想,理解知识点的含义

本书介绍大数据技术的基本概念和相应的技术应用。全书共为10章,分别是大数据介绍、云计算基础、大数据架构、数据采集、数据清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全和大数据的行业应用。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相关基本技术,并对书中重要的、核心的知识点加大练习的

本书以面向应用、面向实战为指导思想,紧扣企业技术人才培养的特点,在知识点讲解和实验中避免复杂的理论,使学生能快速上手体验、验证大数据处理的魅力,以激发学生的学习兴趣。本书覆盖了大数据生命周期主要技术要点,全书共8章。第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革,第2章了解大数据生态环境,第3章-第7章是按照大数据的生命周期

本书采用项目驱动方式,从理论到实践,由浅入深地设计了17个项目,包括认识大数据分析、Python数据分析工具、numpy数据分析和处理、Pandas数据分析和处理、Matplotlib数据分析可视化、基于HADOOP的数据分析和机器学习。

本教材基于数据技术概念的提出，建立由数据生成、数据组织管理与数据信息汲取三个模块构成的数据技术应用全流程体系框架。通过对计算机信息系统、抽样技术与数据库系统等基础技术原理的概念化解读，以及对网络爬虫与文本数据生成、SQL语言、数据预处理、回归模型、Logistic建模、关联规则、决策树分类规则、K-平均聚类、神经网络、

本书主要内容包括大数据概论、初识Hadoop、Linux基础、Hadoop集群搭建、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架、以及项目实战--美国新冠疫情covid-19分析。 本书将理论与实践结合，补充相关Linux基础，注重大数据技术的系统性、实用性和先进性，配有大量的应用案例，不仅能够帮助提高大

本书系统介绍了大数据技术与管理决策的基础知识。内容包括大数据决策的流程及方法、大数据处理的基础架构、大数据存储与管理、大数据的采集与预处理、大数据处理的计算架构、大数据分析与建模、大数据可视化、大数据治理、大数据在管理决策中的综合应用、大数据应用伦理与法律问题、大数据管理决策的挑战与趋势等，能够帮助读者学习、了解大数据

本书以大数据分析的相关理论和方法为主线，首先介绍了大数据分析所需的预备知识和常用的降维方法，然后介绍了数据挖掘、时间序列分析、人工神经网络等大数据分析方法，最后介绍了大数据分析和大数据可视化的常用工具，并讲解了其相应的操作。 本书既可以作为高等院校和高职院校数据科学与大数据、大数据管理与应用、软件工程及相关专业的教材，

数据的获取方式、数据的形式及其结构纷繁芜杂，如何把数据整理成我们想要的样子呢？本书通过真实案例构建了数据准备过程中的方法与技术体系，并通过Python3编程实现从数据获取到数据整理的全过程。全书内容包括数据来源、数据类型、数据编码、数据清洗、数据插补、数据配平、数据重构、数据变换、数据缩放和数据归约。为使读者能够快速掌