在数字化转型成为必由之路的当下，数据成为关键生产要素，数据资产管理的重要性则不言而喻。随着大数据的广泛应用和数据量的爆发式增长，数据管理作用日益凸显，数据资产化管理和数据驱动决策正逐渐成为组织发展的核心竞争力。本书聚焦于数据资产管理，系统阐述国外数据资产管理理论与我国数据要素理论，为读者奠定坚实的理论基础。书中深入剖析

本书共5章。第1章详细讲解过程控制系统的组成结构，结合循环流化床锅炉控制实例，深入分析过程控制系统在工业系统中的应用，还对离心泵控制系统展开剖析，涵盖工作原理、性能参数、工作特性及控制方案等内容。第2章从微分方程这一基础数学工具出发，逐步深入讲解一阶、二阶被控对象的数学模型以及传递函数，并介绍被控对象数学模型的实验测取

本书介绍智能控制的基本理论、方法和应用。全书共14章，主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的基本原理和应用；智能优化算法及其应用；迭代学习控制原理及应用；多智能体系统设计及分析。

本书以多源离群数据检测为研究对象，对基于影响空间的离群数据检测、基于约束概念格的离群数据检测、基于核密度估计的离群数据检测、基于k近邻连接的多源可信离群数据检测、基于影响空间的多源关联离群数据检测等算法进行了研究，设计实现了多源离群数据的并行检测算法，可有效应用于智能制造中，为机械产品加工质量分析提供技术支持，也可应用

本书共9个项目，分别是Linux操作系统配置、Hadoop集群搭建、Hadoop分布式文件系统操作、MapReduce分布式计算编程实战、ZooKeeper分布式协调服务操作、Hadoop高可用集群搭建、HBase数据库操作、Hive数据仓库操作、Sqoop数据迁移操作。

本书概述了数据治理的必要性，如何设计、启动和执行计划，以及如何保持计划的可持续性。本书融入行业变革、经验教训和创新方法，介绍了如何进行数据治理，以确保组织内数据的一致性、准确性和可靠性。

本书共计8章，内容包括：初步认识数据空间、数据空间的发展背景、数据场：数据空间的基础理论、数据空间的架构、数据空间的关键技术等。

本书作为CDA三级认证教材，打破了传统的学院派知识整合模式，从业务应用场景出发来组织内容，旨在更加贴近业务需求，而非单纯罗列算法。经过多年的打磨，本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景，并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习，还结合企业实际需求，解构了机器学习、深度学习的前沿方法

Spark是业界主流的大数据计算框架，拥有强大的分布式计算能力，能够充分利用大量的廉价机器进行大数据的处理工作，同时又具备较高的性能，这使得它在各大互联网企业中有着广泛的应用。本书通过一系列通俗易懂的数据处理实例展开，详细阐述Spark大数据平台与环境搭建、SparkRDD离线数据计算、SparkSQL离线数据处理、S

本书为了符合学生学习知识的一般规律，以一张控制流程图为切入点，首先介绍了识图方法，之后阐述了自动检测、自动控制、自动联锁报警等过程控制系统，然后分三章介绍了变量检测及仪表、过程控制仪表及计算机控制系统等过程控制工具，最后是控制系统的应用——典型过程单元的控制方案及控制系统的操作。将实验与实践内容单独列为一章，在这一章不