本书主要介绍大数据分析与应用，包括数据驱动程序设计、数据前处理、统计机器学习基础、无监督式学习、监督式学习、其他学习方式（集成学习、深度学习、强化学习）等6章内容。 本书特色：文字说明、程序代码与执行结果等交叉呈现，有助于阅读理解；提供来自不同领域的资料处理与分析范例；同时掌握数据分析两大主流工具—— R 与 Python；凸显第四代与第三代程序语言的不同之处。 本书读者对象：计算机、人工智能、大数据等相关专业的本科生、研究生，对大数据分析与应用感兴趣的社会读者，以及大数据分析与应用行业的工程技术人员。

大数据产业的发展改变了企业管理决策的过程和方式，极大地促进了信息产业的发展和商业模式的变革。单一企业越来越难以满足用户日益增长的对大数据全面化和个性化的需求，大数据联盟为企业提供了整合数据资源、提高服务能力和层次的有效途径。本书首先阐述大数据联盟的概念并揭示联盟合作机理，在此基础上，给出大数据联盟数据资源获取、数据产品及服务定价的机制和方法，后系统介绍由数据聚合服务、数据挖掘服务、数据决策支持服务和数据推荐服务组成的大数据联盟数据服务模式体系。该体系可实现按需使用、易拓展、计费灵活的大数据服务，实现不同领域的数据资源重组、关联和共享，从而为用户提供不同层次的服务。

《SQL Server 2019从入门到精通（微课视频版）》由浅入深、循序渐进地介绍了SQL Server2019的知识体系，以及如何开发、设计、管理SQL Server 2019数据库应用系统。全书共22章，以企业物资管理系统实例进行讲解，内容涵盖了数据库概述、SQL Server 2019服务器安装、SQL Server基础知识、服务器管理、数据库分析、数据库管理、表和索引、数据库的完整性、Transact-SQL入门、数据查询利器—SELECT语句、数据处理、视图管理、存储过程、触发器、用户自定义函数、事务、数据库安全性、数据库备份与恢复、数据库复制、SQL Server自动化管理、使用.NET访问SQL Server等知识。整个内容贯穿了设计、开发和管理整个数据库应用的流程，力求让读者掌握如何设计开发并管理一个数据库应用系统，通过本书能够学习尽可能多的知识。《SQL Server 2019从入门到精通（微课视频版）》内容通俗易懂，具有较高的趣味性和交互性。全书配备了276集长达1160分钟的大容量超详细的教学视频、全书的PPT教学课件和课后习题答案，适用于初中级SQL Server用户，亦可作为各高校和社会培训班相关专业的教材。

本书针对大学程序设计竞赛和课程教学，基于数据结构的知识体系结构和循序渐进的原则组织内容，包括基本编程能力训练、线性数据结构的编程、树的编程、图的编程。在每一章中，先介绍了相关的数据结构知识后，然后给出相应的范例；在每章的结尾给出相关题库。

本书涵盖数据分析与数据挖掘的基础知识、工具和有效实践方法，能让读者充分掌握数据分析与数据挖掘的基本技能。 本书共分为15章，主要内容包括大数据获取、数据预处理、探索性数据分析、用Sklearn估计器分类、主流数据分析库、大数据的数据库类型、数据仓库/商业智能、数据聚合与分组运算、数据挖掘工具、挖掘建模、模型评估、社会媒体挖掘、图挖掘分类、基于深度学习的验证码识别、基于深度学习的文本分类挖掘实现。 本书采用理论与实践相结合的方式，利用Python语言的强大功能，以*小的编程代价进行数据的提取、处理、分析和挖掘，既适合Python数据分析与数据挖掘初学者、大数据从业人员阅读，也适合高等院校和培训机构大数据与人工智能相关专业的师生教学参考。

jQuery、Vue.js和Spring Boot是当前流行的Java Web前后端开发利器。本书以相应软件的新版本为平台，基于贯穿式编写模式，以这三部分内容为侧重点，注重前后衔接，精心选择了基础知识点、核心知识点和扩展知识点进行介绍。全书在知识点的讲解 场景应用与挑战中贯穿知识的融合，渐进式地引领读者深刻理解、掌握和使用，为从事实际应用开发建立清晰的技术思路、扎实的知识技能。 本书由浅入深，通俗易懂，注重理论联系实际。本书适用于没有Java Web编程经验的初学者，也适合具有一定编程基础、需要提高实践能力的开发人员作为参考用书，还适合作为各类学校相关课程的教材。

本书是MySQL数据库初学者的入门教材，书中以通俗易懂的语言、丰富实用的案例，详细讲解了MySQL的开发和管理技术。本书是新型活页式教材，包含8个项目20个任务，以及1个附录。8个项目分别是MySQL实训环境配置，MySQL数据类型，创建与管理数据库及数据表，MySQL查询，创建与管理索引及视图，事务、存储过程与触发器，安全管理与维护数据库，综合案例开发。附录中给出了课证融通1 X大数据分析与应用考证的相关内容。本书是双高建设项目支撑材料之一，配有丰富的教学资源（包括教学微课视频、教学课件、课时安排、教案、任务测试模拟试卷及答案），以帮助读者更方便地学习和使用本书，有需要的读者，可扫描书中二维码观看，或登录出版社网站下载。本书可作为各类院校及计算机教育培训机构的专用教材，也可作为数据库开发爱好者的参考用书，还可以作为课证融通1 X大数据分析与应用考证的参考书。

本书全面介绍了文本情感分析领域的主要研究问题，包括情感词典自动构建，主客观分类，篇章、句子、属性等不同层级的情感分类，跨领域情感分类，跨语言情感分类，情绪分析理论和情绪分类，以及结合情感的文本摘要与观点检索研究等。同时，还对情感分析与观点挖掘研究领域的公开资源进行了整理与归纳。本书重在对情感分析和观点挖掘研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析，适用于该领域高校科研院所的研究参考，也可以作为企业和政府对该领域的实际应用的指导。

本书定位是HBase从入门到应用的简明教程，特色是以实战案例为主，内容系统全面，讲解深入浅出，操作步骤清晰明了。本书配套示例源码、PPT课件、开发环境、教学视频、习题及答案以及其他丰富的教学 资源。 本书共分为8章，内容包括NoSQL数据库、HBase体系架构、HBase的接口、MapReduce与HBase、HBase表设计、HBase和Hive、HBase深入剖析、论坛日志分析实战。 本书既适合HBase初学者、大数据分析与挖掘初学者阅读，也适合作为高等院校和培训机构人工智能、大数据等相关专业师生的教学参考书。

本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章～第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章～第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章～第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的几个核心模块，以及大数据平台的未来发展趋势。 本书可作为各类IT企业和研发机构的大数据工程师、架构师、软件设计师、程序员，以及相关专业在校学生的参考书。