本书旨在介绍工业控制网络的相关技术及其应用。全书正文由9章组成，以计算机网络为基础，全面介绍了计算机网络所涉及的相关概念和体系结构，介绍了TCP/IP协议簇的主要协议；在此基础上从协议架构相对简单的Modbus现场总线入手，介绍了其通信过程并给出了报文传输和应用实例；再以西门子系列的PROFIBUS现场总线、PROFI

本书阐述了数据科学相关内容，旨在帮助读者了解数据科学知识，培养读者的数据科学意识。全书共8章，内容包括数据科学概述、数据科学的数学基础、Python语言基础、数据处理概述、数据科学的模型、大数据处理技术、数据可视化、数据安全等。 通过学习，读者能够了解数据科学涉及的相关知识，并能运用相关工具来处理数据，从而为后续的学习

本书主要介绍大数据技术的综合应用，全书分为3篇。第1篇为数据采集，通过3个项目分别介绍3种不同的数据采集技术，其任务实战部分给出了完成数据采集的步骤。第2篇为数据分析与可视化，通过4个项目分别介绍4种不同类型数据分析及可视化方法，并通过任务实战给出了项目的操作步骤及相关代码。第3篇为数据运维，通过3个项目分别对3种组件

本书系统讲解了Hadoop生态的核心技术，内容涵盖Hadoop集群搭建、HDFS文件操作、MapReduce编程开发、Hive技术应用、ZooKeeper技术应用、HBase数据库开发、Scala编程开发、Spark技术应用、Flume技术应用以及Sqoop技术应用等。本书内容按项目组织，每个项目又都细分为多个任务，详

在当前的信息化时代，数据与计算已成为人类生活的基本要素。面对广泛的计算与数据处理需求，分布式计算系统已成为基础的支撑。当前的互联网、云计算、边缘计算等均以分布式计算系统为基础。掌握分布式计算系统相关的概念、算法、架构有利于深入理解当前的计算基础设施，是计算机系统领域相关从业人员的必备技能。本书主要讲解分布式计算系统的基

"本书旨在为人工智能通识教育奠定基础，采用Python语言展开数据科学的实践。全书共9章，主要内容包括大数据与数据科学导论、Python语言基础、NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化、机器学习基础、回归分析、分类分析、集成学习。本书聚焦结构化数据分析，利用机器学习作为核心研究方法，致力于在多个应用

本书系统介绍了大数据的相关知识及应用，重视理论与实验的结合。全书共14章，理论部分包含大数据概述、大数据平台Hadoop、分布式文件系统、分布式并行编程模型MapReduce、数据仓库Hive、分布式数据库HBase、基于内存的编程模型Spark、流计算与Storm、大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖

本书系统地讲解了如何利用ChatGPT赋能数据分析。全书共11章，层层递进，既涵盖理论方法，也注重实践操作：首先讲解ChatGPT的使用与高质量提示词的构建，然后探讨如何使用ChatGPT学习业务知识、分析方法、分析工具，最后通过多个行业实战案例的讲解，帮助读者真正将AI技术融入数据分析，提高分析效率和决策能力，抓住行

本书系统地介绍MATLAB的基础知识以及MATLAB在电子信息处理、控制系统和通信系统中的应用。全书以MATLABR2024a和Simulink为平台详细介绍MATLAB基本功能及其应用。全书内容包含三部分：MATLAB/Simulink基础篇、MATLAB/Simulink应用篇和MATLAB/Simulink实验篇

"本书以某招聘网站中的大数据职位招聘信息为数据源，系统地介绍了使用Hadoop生态系统进行大数据离线分析的方法和步骤。全书共6章，分别讲解项目需求、项目架构、项目实现流程、Hadoop集群环境搭建、使用Flume实现数据采集、使用MapReduce实现数据预处理、使用Hive实现数据分析和使用FineBI实现数据可视化