本书围绕数据、数据资源、数据资产等基本概念展开详细介绍,帮助读者快速了解数据相关基础知识,树立数据观念、构建数据思维,为更好地理解后续内容打好基础。详细介绍数据数据资源数据资产的数据资产化路径,包括数据应用场景、数据加工、数据/数据资产确权、数据资产价值衡量、数据资产价值实现,以及数据产业生态构建等内容,帮助读者更加深
本书的主要内容有:熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码。
本书为电力行业十四五规划教材。本书分为九章。第d一~六章内容为自动控制原理,包括自动控制系统概述、控制系统的数学模型、控制系统时域分析法、控制系统频率分析法、控制系统的校正、线性采样系统控制技术等,该部分内容是对系统进行分析和设计的理论基础;第七~九章内容为自动控制系统,包括直流调速控制系统、交流调速控制系统、位置随动
本书以大数据的全生命周期中涉及技术为线索,比较全面地介绍了大数据技术架构、基础设施、大数据采集与预处理、数据存储与文件系统、NoSQL数据库、数据分析与开发、数据可视化及应用、大数据安全等方面内容,同时针对Hadoop框架、HDFS、HBASE、Spark等技术为例进行了部署展示,并针对大数据有关的云计算、人工智能等与
随着数字化的发展,数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节,为数据的拥有者或使用者带来经济效益,成为一种新型的生产要素,给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇数据治理新趋势介绍DataOps的发展及实践,产业级数据治理新趋势,数据治理
本书系统地介绍了数据空间的基础知识、技术架构、应用案例以及未来发展趋势等知识,旨在为读者呈现数据空间的全貌并指导其在实践中落地,以加速数据流通,提升数据价值。本书不仅仅是一个概念性的指导框架,同时还是一个具有实践价值的操作手册,为未来发展提供探索思路。本书面向的读者群体广泛,包括数据管理者、政策制定者、技术研发人员以及
在数据信息的时代背景下,本书采用理论与实践相结合的方式,介绍了数据采集与处理的基本理论,并结合操作案例,讲解了利用Excel等数据处理工具进行数据采集与处理的方法。本书旨在培养满足数字化转型升级需求的新型数据采集与处理人才,提升学习者在这一领域的实践能力和专业素养。本书共七个项目,即数据采集与处理认知、数据采集概述、数
PDPS软件是西门子综合性数字化制造解决方案系统Tecnomatix中,用于生产线工艺规划设计和仿真的一套软件系统。作为一款数字化双胞胎工业仿真软件,它广泛应用于各大汽车制造厂、造船厂、半导体产品制造公司等制造行业企业。本书依据企业实际岗位技能需求,以多个工业机器人工作站所组成的智能生产线为对象,精心设计7个项目,分别
本书介绍了大数据的基本概念,探索了大数据对科学研究、思维方式及人才培养等的影响,讨论了大数据的关键技术和计算模式;对计算机大数据平台数据采集系统的处理组件部署模块、配置采集组件模块、采集监控模块等的设计与实现进行了分析,阐述了计算机大数据交互式分析的特点和大数据批处理技术,论述了大数据机器学习系统的技术特征、学习平台总
本书结合作者一线开发实践,循序渐进地介绍了ApacheSpark3的应用开发技术,全书共10章,第1章和第2章主要介绍Spark基本概念、安装,并介绍如何来编写最为简单的Spark程序。第3章介绍Spark核心组件RDD。第4章介绍SparkSpark集群管理,主要是为了便于读者解集群管理,主要是为了便于读者解Spar