随着信息化和数字化加 速推进，大数据技术正深刻 影响着各行各业的运作模式 。本教材系统介绍大数据的 基础理论、关键技术及应用 ，为研究、教学及实践人员 提供全面指南。 本教材共9章，涵盖大数 据概念、技术框架、核心工 具、治理方法及伦理问题。 结合智慧林业需求，探讨大 数据在生态保护、资源管理 和决策支持中的应用。书中

本书共五章，内容包括：自动化实训室概述、系统认知类实训、单元技术类实训、装备技术类实训、系统开发类实训。

本书定位于高职高专院校理实一体化教材，主要介绍工控组态软件——组态王和MCGS嵌入版在各种控制系统中的具体应用。在编写时，本书注重结合企业案例，对接职业技能等级证书，引入行业新标准、新工艺、新规范。全书共6个项目，项目1到项目3以电动机典型控制、生产车间、楼宇组态监控系统为例，分别对组态王和MCGS嵌入版的基本知识做了

本书通过数据湖仓技术体系、面向油气上游业务的数据湖仓技术应用、基于数据湖仓的数据治理体系、基于数据湖仓的数据质量管理体系、面向数据湖仓的数据安全保障体系以及数据湖仓技术应用展望等章节，系统地阐释了基于数据湖仓技术体系所构建的企业云数据生态体系的构成要件、方法、技术和路径，并基于油气上游业务部分场景阐述了具体的落地方案或

本书通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据技术方法与工具。本书包括4章内容，分别是数据技术简介——数据获取技术即用python和可视化工具获取数据——数据分析技术：即如何预处理数据、文本数据如何分析等——数据可视化：即通过可视化操作将分析结果呈现出来。

全书分为上下两册，上册包含9章，下册包含5章。下册为第10—12章，围绕大数据的数据处理方法，介绍了数据准备阶段的常用方法、算法准备和开发阶段的常用方法，以及算法评价中的常用方法，提供了数据和算法的开发的理论和工具。第13—14章，围绕工业化与信息化融合管理体系评定大数据实证分析和新兴学科交叉情况的分析两个主题，提供了

本书涵盖从数据与大数据概念、数学基础到实践应用的相关内容。全书共7章，详细介绍数据科学的基本概念、发展历程及其在工程中的应用，然后深入讲解向量与矩阵计算、统计推断、凸优化和图论等数学基础，为后续的数据分析、模型构建和优化提供坚实的理论基础。书中还穿插有遥感图像压缩、动物图像特征提取、前景分离、社交网络推荐等实际应用案例

全书分为上下两册，上册包含9章，下册包含5章。上册为第1—3章，围绕大数据及其驱动的新一代人工智能的发展，梳理了数据科学所面临的机遇和挑战，引入基于模型的系统工程体系和方法，构建了支持大数据分析与技术实施的体系结构与方法论。第4—6章，围绕大数据的建模与分析，介绍了大数据的需求和性能建模方法、业务建模分析方法及数据建模

本书系统性地介绍了大数据的概念、技术架构、数据处理与存储、数据挖掘与分析等内容，适用于大数据领域的初学者和理论研究者。而在实际应用方面，本书重点关注大数据技术在各个行业的应用场景，涵盖金融、医疗、电商、物流等领域，为读者提供了丰富的实践案例和解决方案。针对应用层面，本书通过大量案例分析，将大数据技术与现实生活场景相结合

本书系统的围绕设计可追踪的数据隐私保护方法这一核心问题，从不同角度提出了多种数据隐私保护和追踪功能结合方案，在此基础上对方案深度应用，证实了可追踪的数据隐私保护方案的可行性。此书提出的可追踪的数据隐私保护方法为隐私保护研究领域提出了一种新的解决方式，目前已有多所学校或者研究机构的人员加入到此研究中。