从科学与教育的角度来看，了解大数据的挑战、机遇和价值，探索数据对传统的理工科、社会科学、商业和管理学科的重塑作用具有 重要的意义。本书对数据科学领域的基本概念、基础技术、应用领域、数据驱动的创新创业、数据安全与伦理进行了介绍和讨论，适用于对数据科学感兴趣的学生与初级入门的读者。本书分六章，第1章描述了数据科学的基础概念和发展历程，对数据科学的定义、方法、工具、语言和框架做了的总体介绍。第2章详细阐述了数据科学的基础知识。第3章重点介绍数据科学的技术方法，包括统计分析方法、分类技术、聚类技术。第4章对数据科学的一些常见应用场景进行了介绍和讨论。第5章聚焦于数据智能驱动的创新与创业，归纳了数据驱动下的技术创新模式与管理要素。第6章通过列举一些典型案例介绍了数据安全与伦理问题。本书旨在为希望深入了解数据科学的原理及应用的人提供有益的参考和借鉴。

本书共6个项目，主要包括数据库应用系统、系统初始化、信息查询、打印数据信息、管理数据信息、应用系统实现等内容。全书围线“罗文”数据库系统实例建设展开，按照系统开发的一般步骤，详细讲解“罗斯文”数据库系统的开发过程，坚持“在做中学，在学中做”学用结合，在不断的实践，通过实现系统掌握数据库基础知识。本书适合计算机数据库建设的初学者以及想要学习计算机相关知识的自学者。

本书除了介绍了传统的关系数据库——SQL Server 2019的基本理论与应用以外，也介绍了非关系数据库——MongoDB的基本理论与应用， 符合技术发展的趋势与大数据时代下的人才培养需求。全书共8章内容，包括数据库基础知识、数据模型与关系数据库、关系数据库标准语言SQL、关系数据库规范化理论、MongoDB数据库基础、数据库的安全与维护、数据库设计和SQL Server 2019基础。本教材面向数据库初学者，可作为高等院校计算机科学与技术及相关专业的数据库课程教材，也可作为数据库培训班的培训教材，还可以作为数据库应用程序开发人员的参考资料。

《基于国产数据库的项目实训教程》以项目开发过程为主要框架，贯穿数据库课程的主要知识点，完整地记录了基于国产数据库（HighGo Database）和Python语言平台开发管理信息系统的全过程。本书以学生常见并易于理解的学生选课系统为例，以项目开发的主要阶段（需求分析、数据库设计、界面设计、功能实现）为组织提纲，以数据库应用及Python开发为技术要点，引导读者从无到有、循序渐进地完成一个完整项目的开发。

本书分为5篇，包括11章和3个附录。大数据基础篇包括第1章（绪论）；大数据存储篇包括第2～3章（HDFS分布式文件系统、NoSQL及其HBase分布式数据库系统）；大数据计算篇包括第4～7章（MapReduce分布式计算、大数据的Spark内存计算、大数据的流计算、大数据的图计算）；大数据管理、查询分析及可视篇包括第8～10章（Hadoop的数据整合、集群管理与维护，大数据的查询分析技术，R语言与可视化技术）；大数据发展及应用篇包括 1章（大数据应用――人工智能深度学习）。本书体现了校际联盟、校企合作的建设成果，将理论与实践相结合，突出实践应用。本书配套的教学资源丰富，包括PPT、教学大纲、实验指导书、习题、模拟考试试卷等，读者在可以登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。本书可以作为应用型本科院校、高等职业院校计算机专业、大数据专业、人工智能专业的教材，也可以作为相关培训机构的教材，还可以作为软件开发和应用从业人员的参考书。

大数据的应用激发了一场思想风暴，也悄然改变了人们的生活方式和思维习惯，大数据正以前所未有的速度颠覆着人们探索世界的方法，引起工业、商业、医学、军事等领域的深刻变革。大数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为一种 核心资产。本书的主要特色是理论联系实际，结合一系列了解和熟悉大数据技术与应用的学习和实践活动，把大数据的相关概念、基础知识和技术技巧融入实践当中，促使学生保持浓厚的学习兴趣，加深对大数据技术的认识、理解。

本书将围绕“市场竞争数据调研”这一项目需求进行讲解，开篇将该需求拆解为 市场数据概览、京东市场数据调研、苏宁市场数据调研等几部分。文稿除开篇外分5个项目，项目一至项目三将讲解网络爬虫相关理论及实操。其中项目一以 电商市场数据初步采集为主线，描述如何掌握以网络爬虫技术为基础的多个网站、平台数据采集分析工具的使用。项目二利用八爪鱼数据采集器采集京东商城商品数据（价格、销量、评价等数据），描述如何掌握利用八爪鱼完成网页数据采集技能。项目三则将利用Python网络爬虫进行苏宁商城市场竞争数据采集，描述如何掌握Python网络爬虫中常用的库及技巧。项目四、五则是数据采集后的数据操作，项目四讲述选择合理的方式将采集数据进行存储，项目五则讲述如何将杂乱有误的数据进行规范。本书可作为高职高专院校电子商务、市场营销等商科专业的教材，也可作为即将进入数据分析行业初学者的技能学习读本。

本书从实用的角度出发，采用理论与实践相结合的方式，介绍样本数据处理的基础知识，力求培养读者使用Python语言及Kettle软件进行数据处理的能力。全书内容分别为数据预处理概述、Kettle工具的初步使用、数据的导入与导出、数据清洗、数据标注、Kettle作业设计、基于Kettle构建数据仓库、基于Python的数据导入与导出、基于Python的数据整理。 本书作为人工智能学科相关的样本数据处理技术的入门教材，目的不在于是覆盖样本数据处理技术的所有知识点，而是介绍样本数据处理的主要应用，使读者了解样本数据处理的基本构成，以及如何应对不同数据类型的数据预处理工作。为了增强实践效果，本书中引入了多个基础技术案例及综合实践案例，以帮助读者了解样本数据处理涉及的基本技术的知识和技能。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机、信息管理等相关专业课程的教材，也可供对样本数据处理技术感兴趣的读者阅读。

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本书是中国人民大学王珊教授和山东建筑大学李盛恩教授联合编著并修订的。本书侧重于数据库系统的应用，重点介绍了开发关系数据库系统常备的基本知识和基本方法，包括数据库系统的基本概念、基本技术及数据库应用开发技术，数据仓库和联机分析处理等数据库的新技术及新应用等。全书内容丰富，系统性强，知识体系新颖，理论与实践相结合，具有 性和实用性。本书可作为高等院校理工科计算机专业数据库课程的教材，也可供相关工程技术人员参考使用。