建设科技强国，是全面建设社会主义现代化强国的重要战略支撑，是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分。复杂性科学是当代科学发展的前沿领域之一，而分布式协同控制系统是复杂性科学的分支。2017年7月，分布式协同控制系统被国务院《新一代人工智能发展规划》列为八大基础理论问题之一，被认为是当前控制研究的一个重要转变。本

本书共九章，内容包括：数据科学基础、大数据技术基础、Python与数据科学、数据采集和预处理、数据挖掘、大数据可视化、社交网络分析、数据安全与数据治理、数据分析案例。

与传统生产线不同，智能生产线可以提供多维度信息，支持全设备监控，能够进行高精度管理并支持虚拟调试，这为更高效、更柔性的生产制造过程提供了可能，与此同时，也对管理理论和控制协调能力提出了更高要求。管理者需要从生产线设计、调度和管理等方面增强产线重构能力，充分发挥智能生产线的效能空间。针对当前智能生产线设计缺乏设计重构能力

本书阐述了自动控制的基本原理和应用。全书共6章，前5章着重介绍了经典控制理论的主要方面，第6章介绍了MATLAB仿真实验，通过实例验证控制系统的特点、系统组成、性能要求与调试方法等，是对本书前5章理论知识的综合应用。

本书采用项目导入、任务驱动的教学模式进行讲解。本书主要内容包括组态王软件安装、组态王软件入门、命令语言、趋势曲线、报表系统、报警和事件系统、常用控件、组态王数据库访问、组态王软件工程应用实例等。本书借助网络信息化平台实现纸质教材和数字多媒体教学资源的有机结合，突出教材呈现的直观形象化，有效满足线上线下相结合的教学要求以

本书重点介绍了大数据的基础理论、算法理论和关键技术几方面的内容，主要包括：大数据基础、数据采集方法、数据清洗与规约方法、主成分分析、预测分析、集成学习法、预测模型评估、描述性分析、生存分析、社交网络分析、文本读写技术、数据处理技术、数据分析技术、数据可视化技术、Hadoop生态系统、互联网电商数据分析应用等。

本书以“云-边-端”一体化架构下的智能预测性维护为研究对象，从技术手段视角出发，讨论资产管理壳、态势感知、联邦学习、智能订单生成的应用，为智能预测性数据准确、高效、安全的流动提供新方案；并在此基础上，从数据保护视角出发，讨论区块链、智能合约的应用，研究数据共享的机制构建和运行模式，以找到智能预测维护数据共享、数据保护之

本书为《数据科学基础》的配套用书，二者一起组成一个理论与实践相结合的教材体系。本套教材从数据科学概念入手，系统介绍了数据处理的统计学基础、数据处理的方法及Python程序设计。整套教材体现了数据处理的各个阶段：数据采集、数据整理、数据存储、数据分析和数据可视化。教材内容的安排适合培养学生的计算机思维、互联网思维和数据思

本书由大数据技术篇和人工智能技术篇两部分组成，其中大数据技术篇以大数据技术与数据处理、大数据挖掘平台、大数据在各行各业的应用等三章组成，从技术基础以及应用的层面论述了大数据技术的核心内容。人工智能技术篇由人工智能技术与处理、人工智能的关键算法、人工智能在各行各业应用、大数据与人工智能未来展望等四章组成，详细介绍了人工智

韩治国，男，博士，副研究员，毕业于西北工业大学航天学院导航、制导与控制专业。目前主要从事软件仿真、制导与控制技术、先进控制理论等研究工作。