本书以SQL Server 2016为平台，从数据库管理和开发的角度出发，介绍数据库应用开发技术，内容涵盖开发数据库应用系统所需的基本知识和技术。本书将一个贯穿全书的数据库应用系统开发实例“学生信息管理系统”融入各项目，再把每个项目分解成若干任务，使学生逐步学会创建、管理、开发数据库，以及使用T-SQL进行程序设计的编程思想和技术。本书内容由浅入深，由实践到理论，再从理论到实践，通过任务驱动，将理论与实践密切结合，体现了高职和应用型本科教育的特点，也符合初学者认知和掌握计算机技术的规律。本书可作为高职高专院校、应用型本科院校数据库技术与应用课程的教材，也可作为其他类学校和自学者的参考用书。

本书以企业级基准数据集为实战案例，系统地介绍了目前比较前沿、比较具有代表性的数据分析与数据可视化工具的使用方法，涵盖了从数据管理到数据抓取、数据可视化、数据挖掘建模的整个企业级数据分析流程，使读者能够掌握企业级数据分析处理的基本技能，为承担企业级数据分析处理或其他领域的相关任务打下基础。本书可以作为经济、人文、社会、管理学科学生学习数据分析与数据可视化技术的入门教材，也可以作为计算机专业、信息类专业本科生的教材或参考书，同样也可以作为企业数据分析人员的参考书。

本书由数据科学一线教学科研工作者、企业从业者根据自己日常的科研内容和工作经验总结而成，对数据获取、数据存储、数据分析、数据展示等主要数据科学的典型步骤进行了细致的知识梳理，对当前科研和企业应用的前沿技术以清晰的脉络和通俗易懂的语言进行了详尽的讲解。本书主要介绍了多种编程语言下的数据采集方式，多个形态的数据库使用和适用场景，并穿插介绍了经典的机器学习与深度学习方法，使读者对数据科学的全栈技术有一定的了解和认知。本书代码主要是在Python的基础上开发的，结合成熟的机器学习框架Scikit-Learn，简单易用的深度学习框架Keras，以存储在MySQL、MongoDB、Redis、Neo4j等数据库内的多模态数据为样例，为读者直观生动地展示全栈数据技术的整体过程，同时提供实践课题和主要代码，供学有余力的读者进行综合实训。本书主要面向对数据科学、人工智能、机器学习、深度学习具有浓厚兴趣且希望尽快入门的读者、高校相关专业的教育工作者和在校学生，以及正在从事数据科学相关工作并且希望深入研究的数据科学家、软件工程师、大数据平台工程师和项目管理者等。

在构建分析工具以快速获得洞察力之前，你首先需要知道如何处理实时数据。熟悉Apache Spark的开发人员通过这本实用指南，可以学习如何将该内存框架用于流数据处理。你会发现Spark（如何让你用与编写批处理作业几乎相同的方式编写流作业。两位作者Gerard Maas和Farancois Garillot将带你探索Apache Spark的理论基础知识。本书通过两个部分对比了Spark（现在支持的两种流API的差异：原始Spark Streaming库和新的结构化流API。学习基本的流处理概念并研究不同的流体系结构通过实例探讨结构化流处理；详细介绍流处理的不同方面。利用Spark流创建和操作流作业和应用程序；将Spark流与其他Spark API集成。学习高级Spark流处理技术，包括近似算法和机器学习算法。将Apache Spark与其他流处理项目进行比较，包括Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka Strearns。

想真正学会数据科学，你不仅要掌握工具——数据科学库、框架、模块和工具包——还要理解它们背后的思想和原理。更新的《数据科学入门》第2版为你展示了这些工具和算法是如何从零开始实现的。如果你具备数学能力和一些编程技能，作者Joel Grus将会帮你熟悉数据科学相关的核心数学和统计学知识，以及作为一名数据科学家所需的黑客技巧。这本更新的书还包含了关于深度学习、统计学和自然语言处理的新资料，为你展示了如何在日常繁杂冗余的数据中找到宝石。快速入门Python学习线性代数、统计学和概率的基础知识——以及它们在数据科学中的使用场景收集、探索、清理、管理和操作数据深入研究机器学习的基础知识实现k近邻、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等模型探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库知识

本书分五部分，第一部分数据科学引导，阐述数据科学的基本概念、原则和方法等内容；第二部分数据分析的数学基础，阐述相关的数学知识；第三部分数据采集与管理，阐述数据采集、清洗、管理等知识；第四部分数据分析基本方法与软件实现，阐述描述性统计分析方法等内容；第五部分数据分析案例与实训。

随着“互联网+”时代的到来，职业教育和互联网技术日益融合发展。为提升高素质技能人才的培养水平，推出“互联网+职业技能系列微课版创新教材”。《PHP+MySQL：Web项目实战》采用知识点配套项目微课进行讲解，深入浅出地阐述了如何运用PHP+MySQL完成Web项目开发，演示了如何综合运用PHP技术构建高效、快捷的Web站点。《PHP+MySQL：Web项目实战》共分五个项目，主要内容包括PHP入门与环境搭建、在线相册、Web考试系统、信息资料管理和早新闻。《PHP+MySQL：Web项目实战》可作为大中专院校、职业学校及各类社会培训机构的教材，也可作为具有一定开发经验、具备一定HTML及Web开发基础的程序员提升开发技能的参考用书。为帮助读者更好地学习，《PHP+MySQL：Web项目实战》配套提供了微课视频数字资源，读者可通过扫描封底和正文中的二维码获取相关文件。

在大数据和云计算时代，数据库管理软件更为重要。Access2016是微软公司推出的一种关系型数据库管理软件，已嵌入Office办公软件。相比于其他数据库，Access2016简单易学，操作性强，深受广大用户的喜爱。《Access 2016 数据库应用技术（含实训）》对计算机专业和非专业人员均是适用的，大、中专学生可以作为教材使用，零基础、不懂编程的人员可以作为自学教材。书中内容浅显易懂，操作步骤详尽，图文并茂，全书使用“教学信息管理系统”从创建到维护作为一个完整的例子进行讲解，让用户体验创建一个数据库管理系统的全过程。《Access 2016 数据库应用技术（含实训）》与同类书籍相比，有以下突出优点：（1）采用任务驱动型案例教学法，将数据库管理系统知识融于“教学信息管理系统”，从无到有地创建该系统，知识从易到难，环环相扣，让读者有兴趣去体会和完成数据库系统创建的全过程；（2）讲练结合，各个章节均设计了一些结合实际应用的案例，配套书中例题的扩展有助于实现举一反三，从而让读者更容易掌握Access2016软件；（3）在教材的编排上，注重理论与实践的结合；（4）提供了完整的电子课件供读者使用。

本书主要介绍MySQL基础、MySQL的基本操作、MongoDB基础和操作、文件的读写、爬虫基础、网站数据爬取实战等内容，让读者掌握通过Python操作关系型和非关系型数据库的方法，并通过爬虫技术获取相关数据。本书专门针对使用Python 操作数据库的新手或入门者，是作者学习和使用Python 操作数据库过程的体会和经验总结。涵盖实际开发中基本的知识要点，内容详尽，代码可读性及可操作性强。本书可以作为高等院校数据科学与大数据、计算机科学与技术等专业学生的教材，也可供财经金融管理类等专业学生参考。

本书在教给学生数据结构设计和算法设计的同时，也注重培养学生分析问题、解决问题和总结问题的能力，更重要的是培养学生对专业的兴趣，从而树立创新意识。本书在结构编排上按照“先理论、后应用、理论与应用相结合”的原则，兼顾学科的广度和深度，力求适用面广泛。本书按照数据的逻辑结构、物理结构及常用操作的体系结构进行讲解，首先详细阐述了线性表、栈、队列、广义表等几种典型的线性结构的顺序存储与链式存储下的常用操作的实现方法；然后详细阐述了树、二叉树、图等几种典型的非线性结构的顺序存储与链式存储下的常用操作的实现方法；最后详细阐述了查找和排序的各种方法的实现。全书教学目标明确，注重理论与实践相结合；教学内容精准，注重文字与图表相结合；教学模式完善，注重课件与微课视频相结合。本书每一章均配有实战练习及大量习题，还提供源代码、习题参考答案，本书全部案例代码均在Visual C++ 6.0环境中成功运行。本书可作为普通高等院校计算机类专业和电子信息类相关专业的教材，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。本书结构严谨、层次清楚、概念准确、深入浅出、通俗易懂、便于自学。本书配有电子教案和源程序，读者可以从中国水利水电出版社网站（www.waterpub.com.cn）或万水书苑网站（www.wsbookshow.com）免费下载。