智能化、自动化办公逐渐成为职场办公的发展趋势，工作中结合Python编程可以自动完成大量重复性的工作，大幅提高工作效率。同时，通过Python编程可以从繁杂无序的海量数据中找出规律，分析出竞品特点、客户喜好、客户来源等。比如银行信贷人员统计大量的贷款客户本息支付情况，上市公司财务人员统计大量的财务数据，企业运营人员统计分析竞品海量数据，连锁超市管理人员分析热销品、客户喜好、复购率等。总之，自动化办公及大数据分析将是未来发展的趋势，是大家都应掌握的一门技能。《Python+Excel职场办公数据分析》以实战案例为主（重点为Python处理分析Excel数据的案例），用大量的实战案例给读者演示如何处理实际工作中的办公自动化问题，如何对大数据进行分析处理。教会职场人士使用办公自动化及大数据分析解决实际问题的方法。《Python+Excel职场办公数据分析》适合数据工作量大的职场人士、财务人士、数据分析人士、商务人士、自动化办公用户、需要处理大数据的用户等阅读学习，也可供Python编程爱好者学习参考。《Python+Excel职场办公数据分析》特点：资源丰富，扫码即可观看49个案例视频（总长330分钟），所有案例源代码均可下载专业实用，基础知识点案例+银行数据/财务数据/运营数据/销售数据领域综合案例

《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》分为6篇。第1篇Python编程基础篇，介绍Python语言及开发环境搭建、Python编程基础、利用Python进行数据准备；第2篇Excel数据自动化处理篇，介绍利用Python进行数据处理、数据分析和数据可视化；第3篇Word文本自动化处理篇，介绍文本自动化处理、利用Python进行文本自动化处理、利用Python制作企业运营月报Word版；第4篇幻灯片自动化制作篇，介绍幻灯片自动化制作、利用Python进行幻灯片自动化制作、利用Python制作企业运营月报幻灯片；第5篇邮件自动化处理篇，介绍利用Python批量发送电子邮件、利用Python获取电子邮件、利用Python自动发送电商会员邮件；第6篇文件自动化处理篇，介绍利用Python进行文件自动化处理。《Python+Office：轻松实现Python办公自动化》从实际工作需求的角度，详细介绍了基于Python的办公自动化技术，既可以作为职场人员学习Python办公自动化的自学用书，也可以作为高等院校相关专业学生的参考用书。

本书根据教育部考试中心制定的《全国计算机等级考试一级MS Office考试大纲（2020年版）》组织编写。主要内容包括一级MS Office教程的内容包括计算机基础知识、Windows 10、Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016、因特网基础等，着重介绍计算机的基本概念、基本原理和基本应用。本书可作为高等学校大学计算机课程的教学用书，也可作为计算机爱好者的自学参考书。

《Excel完美应用手册——高效人士问题解决术》以知识应用为中心，以培养解决问题为抓手，用“点穴式”的手法 对Excel的知识进行了详细阐述。全书共五篇：便捷高效的移动办公篇、报表格式设计篇、数据处理与分析篇、公式与函 数应用篇、报表打印及综合应用篇。 《Excel完美应用手册——高效人士问题解决术》有别于传统的Excel书籍，不再是单纯地传授办公知识和操作技 巧，更多的是帮助读者规避Excel使用过程中的常见错误，培养良好的应用习惯，授人以渔。本书结构合理，语言通俗， 内容翔实，图示明确，是一本不可多得的Excel学习用书。它既可以作为各阶段学生学习Excel的必修教程，也可以作为 办公人员及Excel爱好者的学习指导用书。

如何让自己成为职场中最受欢迎的HR职业经理人？如何快速解决企业招聘、培训、薪酬、绩效管理难题？如何做好人力资源的各项管理工作，成为老板的“贤内助”？ 《Excel人力资源管理：从入门到精通》一书从两条线帮助读者掌握Excel软件，快速从入门到精通成为人力资源管理高手！ 第一条是人力资源专业线：书中通过10大专题内容，从人力资源的六大模块入手，包括人力规划、招聘管理、劳动合同、培训开发、人员分析、绩效考核、薪酬管理、社保办理、考勤管理及档案管理等内容，每个专题都用Excel进行专业分析。 第二条是Excel软件技能线：书中安排了40个经典常用的案例进行讲解，从Excel软件的数据编辑、格式设置、自动填充、排序筛选、分类汇总、数据透视表与数据透视图、图形与图表、公式与函数及表格打印等功能，对人力资源各种表格进行详细解析，且随书赠送210多分钟的同步视频教学，帮助读者快速精通Excel软件。 本书结构清晰、语言简洁，既适合于从事人力资源管理的工作人员，特别是六大模块相关的HR人士，同时也适合行政、文秘、后勤、培训、财务等职场人员，快速用Excel解决和提升企业的管理效率。

Kubernetes的时代已然到来。在短短几年内，这款容器编排器从根本上改变了开发人员和运维人员在云中构建、部署，以及维护应用程序的方式。无论你是分布式系统的新手，还是多年来一直在部署云原生应用程序的老手，Kubernetes都可以帮助你在速度、敏捷性、可靠性，以及效率等方面更上一层楼。《Kubernetes即学即用（第二版）》作者长期致力于Kubernetes的概念抽象以及构建实践，他们将通过该书向你展示怎样将Kubernetes完美地融入分布式应用程序的生命周期。你将学习如何使用各种工具以及API来实现可扩展分布式系统的自动化，无论你的系统是在线服务、机器学习应用程序，还是树莓派计算机集群。创建和运行一个简单的集群，了解Kubernetes的基本工作原理。深入了解使用Kubernetes.Pod.服务、Ingress，以及副本集部署应用程序的细节。将存储集成到Kubernetes的容器化微服务中。学习Kubernetes中的专用对象，例如守护进程集、作业、ConfigMap，以及Secret等。掌握在Kubernetes中开发和部署应用程序的实战经验。

《数据建模与分析》以数据分析教学、生产数据处理实践、靶场试验数据处理任务为背景，以系统科学理论、系统建模与参数估计技术为指导，讨论和研究了数据分析中常用的数据视图、静态数据分析、线性数据分析和非线性数据分析等知识。“直觉驱动，源于生活；扎根试验， 服务生产；逐章深入，即学即用；案例丰富， 代码呼应”是《数据建模与分析》的特点。

《云计算：原理、应用、管理与安全（原书第2版）》是关于云计算的“百科全书”，不仅讲解方方面面的理论知识，还涵盖广泛的实践内容。《云计算：原理、应用、管理与安全（原书第2版）》中共引用了近550篇参考文献，梳理了云计算领域的发展史和里程碑，全景呈现了重要的技术演进和研究成果。这一版添加了关于并发性、云硬件和云软件的新章节，并讨论了大数据和移动应用带来的挑战。在简要介绍计算机云、以网络为中心的计算和以网络为中心的内容后，《云计算：原理、应用、管理与安全（原书第2版）》分四个部分展开论述，主要内容分别为：与并行和分布式有关的概念，云服务供应商、云接入、云数据存储、云软硬件等云生态系统要素，云应用、云资源管理和调度、云安全、移劝云等云研究热点。

如果你打算开发原生Kubernetes应用，《Kubernetes编程》将成为你的向导。该书面向开发者和应用运维管理员介绍如何构建原生Kubernetes应用程序，这类应用可直接通过API服务器查询或更新资源的状态。AWS开发倡导者Michael Hausenblas和Red Hat首席软件工程师Stefan Schimanski将介绍这类应用的特性并向你展示如何编写Kubernetes程序来构建它们。你将学到Kubernetes的基础构件，包括client-go API库以及自定义资源。你只需要具备一些初级的开发知识和系统管理工具和实践经验（包括包管理、Go语言和Git）即可上手。介绍了Kubernetes API的基础知识并深入讲解API服务器的内部结构。学习Go语言的Kubernetes编程接口，包括Kubernetes API对象。学习自定义资源，它是Kubernetes生态系统中核心的扩展工具。使用代码标签控制Kubernetes代码生成器为自定义资源生成代码时的行为。编写自定义的控制器和Operator，并为部署到生产环境中做好准备。通过自定义API服务器，扩展Kubernetes的API层。

《数据挖掘及其在学习资源推荐中的应用研究》为国家社会科学基金项目成果，针对个性化学习资源推荐面临的主要问题，围绕数据挖掘优化方法、学习者建模、个性化学习资源推荐等方面的内容展开研究。《数据挖掘及其在学习资源推荐中的应用研究》采用定性与定量研究、理论与实证研究相结合的研究方式，融合多个学科的技术成果，在研究方法和手段上有所创新。《数据挖掘及其在学习资源推荐中的应用研究》既包括翔实的理论阐述，又有系列的公式演示，严谨可信，具有一定的理论研究价值;并且提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值。