本书依据《职业技能标准　工业机器人操作调整工》编写。本书从职业能力培养的角度出发，力求体现职业培训的规律，满足职业技能鉴定培训的需要。本书采用模块化的方式编写，在编写过程中贯穿“以职业标准为依据，以企业需求为导向，以职业能力为核心”的理念。全书按职业功能分为五个单元，主要内容包括编程与调试、机器人系统应用方案制订与集成、机器人智能系统操作与调整、培训指导、管理。
为便于读者迅速抓住重点、提高学习效率，书中还精心设置了“培训目标”，高级别培训目标涵盖低级别的培训目标。每一单元后附有单元测试题

本书采用模块化的方式编写，在编写中贯穿“以职业标准为依据，以企业需求为导向，以职业能力为核心”的理念。全书分为八个单元，主要内容包括工业机器人概述、通用基础知识、机械制造工艺、机械传动和气液传动、电气基础知识、工业机器人操作与编程、工业机器人校准与评价、安全文明生产及法律法规等。各单元内容在涵盖职业技能鉴定考核基本要求的基础上，还介绍了实际工作中要求掌握的专业基础知识。
本书可作为工业机器人职业技能培训与鉴定考核教材，也可供职业院校工业机器人相关专业师生参考，还可供相关从业人员参加在职培训

本书依据《职业技能标准　工业机器人操作调整工》编写。本书从职业能力培养的角度出发，力求体现职业培训的规律，满足职业技能鉴定培训的需要。本书采用模块化的方式编写，在编写过程中贯穿“以职业标准为依据，以企业需求为导向，以职业能力为核心”的理念。全书按职业功能分为五个单元，主要内容包括编程与调试、机器人系统应用方案制订与集成、机器人智能系统操作与调整、培训指导、管理。
为便于读者迅速抓住重点、提高学习效率，书中还精心设置了“培训目标”，高级别培训目标涵盖低级别的培训目标。每一单元后附有单元测试题

本书以两轮小型移动机器人作为编程对象，围绕机器人运动控制和导航展开学习，将BasicDuino微控制器和基础的编程技术与技巧融入一系列典型的机器人制作与编程任务中，最后通过赛学合一的竞赛项目，启迪读者掌握基础的单片机高级语言编程技术，激发读者的学习兴趣和热情，培养读者理论联系实际、分析问题和解决问题的能力。

本书主要内容包括认识大数据、大数据技术基础、大数据管理、大数据统计分析技术、数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据应用案例实操等。

本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容不同，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态、高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。

本书系统地讲解了大数据处理常用技术，具体包括大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、MapReduce编程模型、分布式数据库Hbase、NoSQL数据库、Spark分布式内存计算、MapReduce应用开发、Spark SQL编程、数据可视化。本书编写特色理论与具体操作相结合，较低基础入门大数据技术。读者对象是本科、专科或研究生大数据技术课程教材，大数据技术爱好者，其他对大数据技术感兴趣的人员。

本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据概述篇、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理篇、大数据分析与挖掘篇、大数据平台Hadoop实践与案例分析篇。全书共15章，主要内容包括大数据基本概念、大数据存储与管理概念及技术、大数据采集及预处理技术、大数据计算模式、大数据分布式并行处理框架Hadoop、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBASE、大数据Hadoop平台操作实践及具体大数据预测应用案例分析。

共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍，第2章讲解了如何搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务。第6章讲解Hadoop2.0的新特性。第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop。第11章讲解了综合项目：电商精准营销。

本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。