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本書將通過具有中國特色的具體案例來講授Python編程的基本語法規(guī)則，并通過Python語言來介紹數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容以及數(shù)據(jù)分析方法的基本思想。內(nèi)容分為兩部分，第一部分介紹Python編程的基本概念，包括常用表達式、數(shù)據(jù)類型、表格處理、數(shù)據(jù)可視化等；第二部分結(jié)合Python語言介紹數(shù)據(jù)分析方法的基本思想，比如假設(shè)檢驗、

本書詳細闡述了培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)素養(yǎng)的技術(shù)技能型人才所需要的大數(shù)據(jù)相關(guān)基礎(chǔ)知識。本書在確定知識布局時，秉持的一個基本原則是，緊緊圍繞大數(shù)據(jù)通識教育核心理念，培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)意識、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)分析能力。全書共7章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述，大數(shù)據(jù)思維，數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用，數(shù)據(jù)可視化概論，大數(shù)據(jù)安全，大

本書系統(tǒng)、全面地介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識。全書共13章，首先介紹大數(shù)據(jù)行業(yè)與技術(shù)趨勢；然后介紹大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的各項技術(shù)，包括分布式文件系統(tǒng)、Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫、HBase技術(shù)原理、MapReduce和YARN技術(shù)原理、Spark基于內(nèi)存的分布式計算、Flink流批一體分布式實時處理引擎、數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)裝載工具、Kaf

本書全面深入地闡述了旋量理論與李群、李代數(shù)理論及其關(guān)聯(lián)關(guān)系，反映了李群、李代數(shù)與機器人機構(gòu)學相結(jié)合的**理論研究成果。全書共9章：第1章為緒論；第2～4章主要講述了旋量、李群、李代數(shù)等數(shù)學理論，揭示了剛體位移的固有特性以及與速度旋量和李代數(shù)的內(nèi)在統(tǒng)一性；第5章介紹了旋量理論在機器人運動學中的應(yīng)用實例；為了更充分地展示現(xiàn)

本書編寫的目的是使學習自動化裝備與生產(chǎn)線設(shè)計課程的學生和在企業(yè)初步從事這方面設(shè)計工作的工程技術(shù)人員，通過本書的學習，能盡快掌握自動化裝備與生產(chǎn)線設(shè)計理論及應(yīng)用的基本方法�！禕R》全書共分11章。第1章為緒論，第2章為自動化裝備與生產(chǎn)線的基本設(shè)計方法，第3章為常用自動化傳動機構(gòu)與選型設(shè)計，第4章為機械制造過程自動化，第5

《大數(shù)據(jù)百科術(shù)語辭典》漢外對照系列叢書是全球首套系統(tǒng)研究大數(shù)據(jù)術(shù)語的多語種智能化專業(yè)辭典。本叢書對大數(shù)據(jù)知識體系進行了全面梳理，提出了九個方面的術(shù)語架構(gòu)，形成了統(tǒng)一規(guī)范、符合國際通用規(guī)則的多語種學術(shù)話語體系；叢書系統(tǒng)性提供漢語與其他二十個語種的術(shù)語規(guī)范表述，以中外文對照的形式展示；叢書開創(chuàng)性融入知識圖譜、有聲點讀、平臺

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Hadoop是當前熱門的大數(shù)據(jù)處理與分析平臺。《Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)項目化教程》將大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)內(nèi)容劃分為8個項目，分別是大數(shù)據(jù)時代、Hadoop基礎(chǔ)環(huán)境、Hadoop環(huán)境搭建、分布式存儲HDFS、MapReduce分布式編程、Hadoop數(shù)據(jù)倉庫Hive、Hadoop數(shù)據(jù)庫HBas、協(xié)調(diào)系統(tǒng)Zookeeper，

本書介紹數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎(chǔ)、種類劃分,并列舉大量實例以說明數(shù)據(jù)分析方法和算法。內(nèi)容主要分為4部分,第1部分為第1章,介紹一些概念,簡單描述數(shù)據(jù)分析方法和一些實例;第2部分包括第2~7章,介紹描述性分析和數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要方法,包括描述統(tǒng)計、多元描述分析、聚類以及頻繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章,介紹預(yù)測性分析的主