本教材以医疗行业超融合云数据中心深度实施和运营维护作为出发点，反映中山大学眼科中心典型案例与工作任务，根据目前应用型本科及职业教育教学方法要求，秉持“以学习者为中心-职业标准融入-工作过程系统化组织”的编写理念。本教材的特点是通过场景化的项目案例激发学习兴趣、通过标准化业务实施流程熟悉工作过程、通过应用结合理论让技术更具画面感的实践经验。

本书是教育部1+X职业技能等级证书“智能仓储大数据分析”配套教材，根据证书的等级划分，本套教材分为初、中、高三个等级，总体上每个级别70%的内容是关于运营数据的分析，30%的内容是关于设备数据的分析，每个等级的侧重点及对学生的要求不同。高级教材，在初、中级教材的基础上，要求学习者能够掌握经典的统计模型，熟练使用R或Python等基本编程语言，能够利用常用的统计模型量化分析仓储运营中的问题，并向相关部门提出运营决策和优化建议，输出数据分析报告。 教材采用活页式设计，以工作任务单元为基本形式，以物流业务流程的开展为主线，从企业真实用人需求出发，立足岗位技能的真实需要，为培养物流类专业技术人才量身定制一套完整的大数据分析知识体系。 本教材适用于中高职、职业技术型大学、应用型本科院校的学生、教师，以及有志于在数据分析领域从业或提升数据分析技能的社会在职人员。

Calcite 是一款开源的动态数据管理框架，其目标是一种方案适应所有需求场景，能为不同计算平台和数据源提供统一的查询引擎，它对于没有高并发、低延时的多数据源间的数据管理有着天然的优势，是解决多数据源统一管理问题的利器。本书围绕Calcite，结合其数据库基础知识、核心理论以及相关的项目实践情况，从SQL 的解析、校验、优化、执行等流程，对Calcite 组件进行介绍。同时本书为部分章节配置对应的代码和实例，帮助读者加深理解。本书内容由理论到实践，将源码解析与实际案例相结合，可以作为Calcite 新手的入门图书以及快速上手的参考书，也可以作为大数据开发人员和从业人员的学习用书，还可以作为相关培训机构以及高等院校的教学用书。

本教材主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则；然后以八爪鱼采集器和Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解；最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记分析、电商数据的竞品分析两个真实的案例，教会读者活学活用。本教材配套有PPT课件、参考答案、教学大纲、电子教案等资源，用书教师可在人邮教育社区免费下载。本教材可以作为数据科学、电子商务、统计学等相关专业的教材，也可以作为数据分析初学者的自学用书，还可以作为需要进行数据分析的职场人士的参考用书。

《数据科学与智能技术概论》涵盖了计算思维与信息处理技术，云计算，大数据，人工智能及应用，虚拟现实、增强现实、混合现实以及游戏开发工具Unity3D等内容。本书每部分内容都经过反复讨论和多次审议，结构紧凑、内容合理且通俗易懂。本书力求让读者理解和掌握全新的数据科学和智能技术知识，具有更广阔的现代化、信息化视野，符合时代发展的需求。 《数据科学与智能技术概论》可以作为高等学校理工科专业的通识课教材，也可作为广大计算机爱好者的自学参考书。

国家大数据战略的实施推动了医学大数据的快速发展，如何利用大数据分析技术发掘医学数据中的潜在价值对于推动医学研究的进步、全面实施健康中国战略、满足人民群众健康医疗需求都具有重要促进作用。《医学大数据分析》以面向医学领域研究问题需求的数据分析方法为主线，以培养医学生的数据思维能力为目标，以全新的视角组织内容，突出数据分析方法和医学应用实践相结合的方式深入讲解医学大数据处理和分析的基本知识和实现技术。《医学大数据分析》分为15章，内容包括医学大数据概述、常用大数据工具、医学大数据的获取、数据预处理、数据降维、回归分析、关联规则分析、分类方法、聚类方法、时间序列分析、人工神经网络与深度学习、马尔科夫预测、医学文本数据分析、医学图像大数据分析、医学信号数据分析。《医学大数据分析》既注重思维培养，又兼顾应用需求，在通俗易懂的前提下，追求知识体系的系统性，尽可能展示新技术在医学领域的应用。本书可以作为高校医学生大数据分析类课程的教材使用，也可供对医学大数据分析感兴趣的专业技术人员阅读。

本书针对单工作位置环境下主动服务能力不足的问题，在国家自然科学基金项目的资助下，以山东大学曾广周教授提出的迁移工作流系统框架为基础，研究了一类面向目标的迁移工作流主动服务方法，包括面向目标的迁移工作流主动服务环境构建方法、部分可观测环境下迁移工作流服务导航方法、面向目标的迁移工作流资源服务推荐方法和迁移工作流多服务主体收益分配方法，并通过实验对研究成果进行了验证和分析。 本书可作为从事相关领域研究的硕士研究生、博士研究生及科研人员的参考书。

《区块链知识——大众普及版》本书只从外部来介绍区块链这个事物，注重的是普通人的理解，基本不涉及技术内容。内容覆盖了区块链常见知识的95%，适合大众了解和认识区块链。从区块链技术的诞生、特点、主要发展历程、热点概念、相关原理等内容都做了完整的介绍，并介绍了当前典型的区块链应用，如区块链电子发票，DCEP等。还介绍了区块链领域的监管、安全、危害等内容。同时分析了国内外对区块链的态度与指导思想，鼓励方向与政策等内容。《区块链知识——技术普及版》本书覆盖了区块链的技术基础知识，适合技术从业者从技术角度认知区块链。技术普及版用一种类似庖丁解牛的方式，将区块链技术的肌肉、骨骼、灵魂，逐一分解来讲解，是当前区块链知识技术分解比较完整和全面的一本书。《图灵区块链》有了《区块链知识-大众普及版》和《区块链知识-技术普及版》，我们能近距离的，从里到外的了解了区块链的相关知识。如果能够增加一个宏观观察的角度，对区块链的理解会更加透彻。《图灵区块链》是从信息技术发展史是看待区块链产生的原因和积累的发展条件，以及他的终发展方向。区块链可以比拟成“一个运行在各种电子设备上的超级计算机系统”。依据冯诺依曼结构的五大部件和连线，对比分析区块链技术的部件与结构。我们能够分析哪些领域的应用更容易落地，会帮助我们看待当前区块链项目的真假和实施的可行性；能够让我们更加理性的判断区块链中各种应用的发展与未来。作为区块链一个系列的图书，这个宏观的观察角度会帮助我们更好的学习区块链。《区块链经济模型》共识算法是区块链的灵魂；加密算法是区块链的骨骼；经济模型是区块链的核能。书中介绍了区块链中使用到的经济学基本概念，数字货币的思想起源，再到超主权货币的发展。从传统货币的知识与特点，货币的供求理论、基本职能，国际货币体系等内容，对比分析数字货币的特点，然后通过对经济模型的理论分析，主要利益方职责，经济模型中的通证管理，经济模型中的治理等方面来完整地剖析区块链经济模型这个事物。并通过具体的通证模型案例来加深对主要的经济模型和优缺点的理解。设计好经济模型，会让区块链项目能够更好地发展，同时对于人们了解一个区块链项目的好坏也是一个很好的判断依据。

Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘入门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法；最后通过经典的鸢尾花分析实例，回顾前面的学习内容，实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。本书采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，示例丰富，适合Spark 3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。

Access是Microsoft Office套件中的一员，是一个数据库管理程序，用于管理数据。本书以Access 2021软件为平台，从管理人员和办公人员的工作需求出发，配合大量典型实例，全面而系统地讲解Access 2021在数据管理中的应用，帮助用户轻松高效地完成数据库的创建与维护。本书以“完全掌握Access”为出发点来安排内容，全书共6篇，分为15章。第1篇为基础学习篇（第1~4章）：本篇主要针对初学者，从零开始，系统并全面地讲解Access 2021的基本操作、数据库的创建与使用、数据表的创建与使用，以及规范数据库的方法。第2篇为查询分析篇（第5~6章）：介绍在Access 2021中创建查询、编辑查询字段、使用SQL查询、嵌套查询和多表查询等内容。第3篇为窗体报表篇（第7~9章）：介绍在Access 2021中创建普通窗体、创建主/次窗体、在窗体中添加控件和编辑控件，以及创建和分析报表的方法。第4篇为自动化篇（第10~11章）：介绍在Access 2021中使用宏来执行数据库中的操作，并通过添加模块，集成强大的自动化数据库。第5篇为安全共享篇（第12~13章）：介绍在Access 2021中导入和导出外部数据的方法，并为数据库设置密码，保护数据库安全。第6篇为实战应用篇（第14~15章）：本篇通过两个综合应用案例，系统地讲解Access 2021在日常办公中的实战应用技能。