本书提供了通过GitOps使用Kubernetes的实用教程，内容涵盖GitOps的实践、技术和工具，它们可以简化Kubernetes来更快地交付企业级软件，而不影响安全性。通过阅读本书，你将了解GitOps在灵活的配置管理、监控、健壮性、多环境支持和安全性等方面的好处，并掌握以独特的GitOps方式进行管理的技巧。学完本书，你将能够实现和管理一个可伸缩的持续交付管道，这使得跟踪更改、回滚错误以及清晰地验证和审计容器部署变得容易。

当今时代，海量信息数据在人类生产生活中涌现，信息数据处理的重要性也逐渐凸显。在此种背景下，大数据和云计算应运而生。大数据正在世界范围内引发深刻的技术和商业变革，而云计算是大数据成长的重要驱动力，二者是一体两面的关系。本书从云平台和大数据的概念及关系出发，详细阐述了大数据时代背景下的云计算技术、云安全架构、ISDM云平台等知识，并揭示了大数据时代云计算技术未来面临的问题。本书有着广泛的适用范围，可以作为高校大数据、计算机科学与技术、计算机软件、计算机信息管理、软件工程等专业的教材，也可作为相关从业者的参考读物。

本书深入浅出地介绍了面向大数据和云计算的异构结构集群资源调度框架和应用，共分为11章，内容涉及面向大数据和云计算的异构结构集群的基本概念、异构结构集群资源调度机制、集中式资源调度框架、集中式资源调度框架的负载平衡和可扩展性优化、分布式资源调度框架、应用感知的混合式资源调度框架、GPU集群的一体化调度算法、CPU-GPU集群在机器学习中的资源调度、大规模图数据挖掘的示范应用。 本书的适用对象为大数据和云计算相关领域的程序员、架构师、运维人员和产品经理作为技术参考和培训资源，也可以作为大中专院校教师和学生的教学参考。

本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写，系统介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程；重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用，还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤；最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的最新进展，分析了大数据可能带来的伦理风险和应对策略。本书将大数据基础理论与实际案例结合，辅以编程实践和有针对性的课后习题，可作为高等院校相关专业的导论课教材，也可作为大数据相关从业人员技术参考书。

本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。 第2篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。 第3篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。 第4篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。 第5篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国各行业企业的可实操性。参与本书编写的作者均为国内相关领域的专家，所有案例均来自这些企业的实践。 对企业的基层管理者或初入职场的人士来说，本书是充分认识数据标准化意义、组织进行数据标准化的具体方案和工具手册；对企业中层管理者来说，本书是一本配合企业数据标准化的纲领性指南；对企业高层管理者来说，本书是一本推动企业数据标准化的方法论。本书还适合作为高校的MBA、EMBA 教材。

MySQL，数据库是当前为流行的开源数据库之一，它功能强大，已成为企业级数据库产品的。本书以网上购物系统的操作、管理为主线，巩固和深化数据库相关理论的学习和实践。本书共分为六个项目，内容涵盖MySQL，数据库基础、操作数据库与数据表、查询系统数据、优化系统数据，数据库编程以及数据库安全性和可用性六个项目及下设的18个任务，每个项目中均配有若干典型实例。本书可作为高等职业院校计算机相关专业及计算机教育培训机构专用教材，也可作为数据库开发爱好者的参考用书。

这是一本用精益思想指导企业以数据为核心进行数字化转型的著作，它将帮助企业事半功倍地找到正确的数字化转型战略、方法与路径。作者结合自己20余年的实战经验，将精益思想与数据利用深度融合，总结了一套从业务目标出发，以价值场景为抓手，以数据为驱动的精益数据方法论。进一步以该方法论为基础，衍生出精益数据花瓣模型、精益数字化转型三步法、数据驱动的六大能力模型，精益数字化转型共创工作坊，四大精益数据画布，数据驱动的成熟度评估模型，从认知到实践、从工具到方法，从路径到指南，全方位指导企业将数字化转型落地，在数字化转型大浪潮中有里程碑意义。本书的核心内容围绕精益数据方法论展开，该方法论分为精益数据宣言、精益数字化企业、精益数字化转型路径、精益数据共创工作坊4个模块。（1）精益数据宣言包含精益数据的价值观和和精益数据生产的的10条原则，这是精益数据方法的纲领，也是构建数据驱动的组织文化的认知共识。（2）精益数字化企业详细讲解了打造数据驱动业务的六大模块：精益数据战略、精益数据产品、精益数据治理、数据协同创新、数据中台、数据驱动的组织文化，给出了详细的操作指引。（3）精益数字化转型路径详细讲解了精益数字化转型的三大路径：探索规划、设计构建、运营优化和价值驱动，以业务场景为抓手，以数据为核心要素，快速启动，小步快走的实施理念。创造性的提出了先探索价值场景，根据场景的确定性和不确定性分别进行顶层设计的思路，大幅度消除了传统规划方法的浪费，从而能够快速进入实施和价值落地的阶段。（4）精益数据共创工作坊本书创造性地将桌游、卡牌和数字化转型融合在一起，发明了卡牌式数字化转型剧本杀，以10类卡牌为工具，帮助企业梳理出有价值的业务场景，让业务人员和技术人员沉浸式共创，通过排列组合，价值排序的体系化方法，产出业务目标、数据资产蓝图、数字技术蓝图、转型路线规划、项目清单和保障措施，最终达成一致，快速启动。这也是业界独特的卡牌式轻型数据战略制定方法，在众多企业尝试，获得了不错的效果和反馈。 本书不仅在方法论角度有独创性和系统性，而且非常注重实操，深度剖析了Netflix、富国银行、字节跳动等国际知名企业以及作者深度主导和参与的国内大型多元化集团的数字化转型案例。

人工智能是近年来最为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术在工业过程控制领域取得了前所未有的发展。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，本书从表示学习的角度，针对流程工业的故障检测与诊断中存在的问题进行探究、模型构建与实验验证、分析，引导读者分析和解决问题，帮助读者最大限度地理解算法理论，提升工程实现能力。本书可供从事表示学习、故障检测与诊断算法研究人员参考。

本书紧密围绕商业运作的需要来强调数据在经营活动中的实践应用，采用项目驱动方式，通过实训为指导来强化数据库相关知识点的深入学习。全书始终围绕网络书店销售管理系统为例子，通过共9章内容系统展示了从系统应用需求分析开始到数据库设计、数据库实现、网络数据库开发、数据库管理程序开发等一系列以满足商业需求为发端的、以数据库开发应用为线索的相关工作。这种一以贯之的学习方式提高了学习的成就感与目标性，有助于提高对于新管理实践和新技术发展的理解和掌握。

电子医疗健康（E-healthcare）领域因其关系民众身心健康且囊括很多相关主题内容，成为近需求强烈和应用较为广泛的前沿领域。针对社交媒体平台上医疗健康领域的多文本和复杂网络特性，精准医疗用户数据挖掘和社会网络分析等内容是重要的研究课题。本书首先在章中介绍了电子医疗健康时代下面临的科学问题和推荐系统研究现状。然后，在第二章中介绍了社交媒体平台上的文本数据和网络数据收集方法；第三章介绍了数据挖掘的知识，包括5个典型分类算法（k-近邻、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树）和3个典型的聚类算法（k-means、层次聚类、孤立森林），通过Weka软件和python语言的使用，讲解如何实现这些数据挖掘方法。接着，在第四章中以微博平台上的电子医疗健康主题为例，阐述了基于文本特征集合构建和特征选择的情感分类，并提出了一种情感相似度计算方法。第五章是社会网络分析在社交媒体平台的应用，展示了如何使用随机指数图模型进行网络连接预测。后，在第六、七章中对社会化影响力衡量与社会化推荐系统的研究工作。并利用糖尿病微博数据进行社会化推荐的实证分析，验证本方法的有效性、优越性及可推广性。