本書首先介紹了大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)：重點(diǎn)講解了如何搭建Hadoop分布式集群平臺(tái)，使用Java語言進(jìn)行MapReduce分布式編程；HBase及Hive數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境的安裝和數(shù)據(jù)的增、刪、改、查操作；Spark平臺(tái)的搭建、RDD操作及SparkSQL查詢；Flink平臺(tái)的搭建，Kafka消息中間件的使用及流批一體計(jì)算。其次對(duì)數(shù)據(jù)
本書共分兩部分：第一部分是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的基礎(chǔ)理論實(shí)踐，包括任務(wù)1-任務(wù)6，主要講解如何使用Python編寫網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理程序，內(nèi)容包括Python環(huán)境搭建，Python基礎(chǔ)語法、語句與函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)，常用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理庫(kù)和解析庫(kù)、數(shù)據(jù)持久化保存，以及requests庫(kù)、Numpy庫(kù)、Pandas
本書針對(duì)本科生控制理論課程中的典型難點(diǎn)問題開展了針對(duì)性的研究，包括物理建模、實(shí)驗(yàn)辨識(shí)建模、動(dòng)態(tài)誤差系數(shù)法、時(shí)滯系統(tǒng)穩(wěn)定性分析、描述函數(shù)法、串聯(lián)校正、狀態(tài)反饋和最優(yōu)控制數(shù)值解法等內(nèi)容。書中給出了典型案例的Matlab源程序及Simulink模型。通過對(duì)本書的學(xué)習(xí)，讀者能夠?qū)刂评碚撚懈忧逦陌盐�，提高編程能力�?/p>
機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需要大量的數(shù)據(jù)，因此有必要保護(hù)這些數(shù)據(jù)集中敏感信息的隱私和安全。從數(shù)據(jù)收集和導(dǎo)入到模型開發(fā)和部署，隱私保護(hù)發(fā)生在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的每個(gè)環(huán)節(jié)。這本實(shí)用的圖書將講授確保數(shù)據(jù)管道端到端安全所需的技能。 《隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)》通過面部識(shí)別、云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等真實(shí)世界中的用例來探討隱私保護(hù)技術(shù)。你將了解到現(xiàn)在就可以部署的切實(shí)
"本書是“十四五”職業(yè)教育國(guó)家規(guī)劃教材。本書主要介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本概念與應(yīng)用。全書共分為8個(gè)項(xiàng)目，內(nèi)容包括走進(jìn)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能，大數(shù)據(jù)采集與清洗，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，數(shù)據(jù)挖掘和分析，大數(shù)據(jù)可視化，大數(shù)據(jù)安全，以及綜合實(shí)戰(zhàn)案例。本書
本書以“三教”改革為抓手，研究在大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等新興技術(shù)環(huán)境下，會(huì)計(jì)職業(yè)教育如何轉(zhuǎn)型開展“業(yè)財(cái)稅”融合實(shí)踐教學(xué)改革。改革研究包括“業(yè)財(cái)”融合實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)、“財(cái)稅”融合實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)、“業(yè)稅”融合實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)三項(xiàng)，涉及營(yíng)運(yùn)管理崗位、資金管理崗位、成本管理崗位、績(jī)效管理崗位、納稅申報(bào)崗位、稅務(wù)檢查崗位、納稅
本書基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，講解大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建與運(yùn)維、數(shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的可視化等完整的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，不僅全面、詳細(xì)地講述Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive、Spark和ZooKeeper等技術(shù)的相關(guān)知識(shí)，還詳細(xì)介紹Hadoop集群和HadoopHA集群的部署等內(nèi)容
本書針對(duì)現(xiàn)代工業(yè)控制專業(yè)技術(shù)崗位對(duì)基本技能的需求，選取變頻器的基本知識(shí)和使用技能訓(xùn)練、工業(yè)變頻器的安裝與調(diào)試及應(yīng)用分析、可編程序控制器編程學(xué)習(xí)、組態(tài)工程的制作及應(yīng)用等方面內(nèi)容，以任務(wù)的方式循序漸進(jìn)地講解。本書提供的思路和方法，涵蓋了工作領(lǐng)域、工作任務(wù)和職業(yè)技能要求，幫助讀者走出學(xué)習(xí)困境，突破難關(guān)，成為社會(huì)急需的高技能人
本書全面講解指標(biāo)體系與指標(biāo)平臺(tái)的設(shè)計(jì)方法和實(shí)踐案例，全書共10章。第1章介紹指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化經(jīng)營(yíng)。第2章著重介紹指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)方法。第3、4章深入講解指標(biāo)平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和技術(shù)架構(gòu)，包括如何構(gòu)建“一處定義，全局使用”的指標(biāo)平臺(tái)。第5-8章介紹零售、金融、制造、連鎖加盟等行業(yè)的指標(biāo)平臺(tái)設(shè)計(jì)、建設(shè)和應(yīng)用案例，展示不同行業(yè)的指
《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》全面講解了大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)及如何解答大數(shù)據(jù)工程師面試筆試中的常見問題，還引入了相關(guān)知識(shí)點(diǎn)輔以說明，讓讀者對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)行查漏補(bǔ)缺，幫助讀者順利通過大數(shù)據(jù)工程師面試筆試�！洞髷�(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》的題目均來自一線互聯(lián)網(wǎng)公司面試筆試真題，涵蓋大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)組件以及大數(shù)據(jù)不同崗位的面
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