本书内容涵盖Microsoft Excel（电子表格软件，以下简称Excel）在人力资源管理实战应用中的关键知识点，将Excel应用的方法论转化为容易上手操作的表单、图形、工具和模型，让方法论可视化、流程化、步骤化和模板化。本书将通过大量实务案例进行详解并呈现操作过程，能够有效指导读者做好Excel在人力资源管理工作中的应用。本书分为8章，主要内容包括Excel在人力资源工作中的重要性、Excel在基础人事工作中的应用、Excel在招聘管理中的应用、Excel在培训管理中的应用、Excel在薪酬绩效管理中的应用、Excel常用小技巧、Excel中常犯的错误以及人力资源管理中常用的函数。本书通俗易懂，案例丰富，模板齐全，实操性强，适合人力资源管理从业人员、企业管理者、高校人力资源管理专业的学生以及需要人力资源管理实战工具的人员阅读、使用。

《大数据导论》系统地介绍了大数据技术的基础知识。《大数据导论》实战环节的知识是在大数据培训的基础上总结提炼出来的，案例都为企业实际开发中的案例，所以内容的科学性和有效性已经被证实过，期望读者通过对《大数据导论》的学习和对《大数据导论》案例的实践，理解大数据技术的概念和原理，掌握Hadoop大数据技术中基础和重要的知识和实践。　《大数据导论》的主要内容包括大数据的概念及价值，Hadoop2.0介绍，分布式文件系统HDFS的原理、常用命令操作和编程实践，分布式计算框架MapReduce的原理、基础编程和高级编程，分布式资源管理系统YARN平台，分布式锁服务ZooKeeper，Hadoop高可用集群搭建和Hadoop实战项目。　《大数据导论》可作为高等院校成人教育数据科学与大数据技术、计算机科学与技术和软件工程等专业的大数据课程教材，也可作为相关技术人员的参考书。

《云上运维及应用实践教程》是典型的项目案例化教材，共分为12章，主要内容以架构一个典型企业的云服务器、云数据库服务器、云存储服务器、负载均衡、高速缓存等，能满足企业基本云服务的功能为主线，通过一个个典型的任务逐步完成企业云计算服务的搭建。该书将一个完整的云服务工程案例细化成相对独立的工作任务，每个工作任务中既有技术原理知识的讲解，也包括基本实操训练的内容，再通过若干前后衔接的工作任务完成相对独立的项目乃至整个工程案例。为了方便广大读者学习，书中涉及的所有任务的模拟操作都可以在阿里云平台（www.aliyun.com）上实现，也可以使用该书附赠的体验券在云计算课程实训平台（yunwei.chinamoocs.com/senior）上进行操作。读者还可以通过扫描书中的二维码观看微课视频以及获取习题参考答案。《云上运维及应用实践教程》可作为高等院校云计算技术与应用、计算机网络技术、计算机应用技术、移动应用技术等相关专业的教材，也可供广大从事云计算相关工作的工程技术人员参考。

《大数据统计基础/普通高等教育“十三五”规划教材》详细介绍了大数据统计基础理论与方法。全书共分10章，第1、2章为概率论部分，第3、4章为随机过程部分，第5～10章为数理统计部分。主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其数字特征、泊松过程、马尔可夫链模型、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归分析、机器学习常用统计分析方法等。《大数据统计基础/普通高等教育“十三五”规划教材》可供高等院校大数据专业、计算机专业及其他理工类专业的本科生使用，也可供相关专业从业人员参考。

《大数据技术基础》围绕大数据技术基础，重点介绍了大数据存储系统（分布式文件系统和NoSQL数据库）、大数据处理框架（Hadoop的MapReduce、Spark及实时处理框架Storm和Flink）、大数据仓库技术（Hive、Druid等）、大数据多维分析（Kylin）、大数据可视化技术和大数据综合应用等，以及当今主流的大数据平台构建技术和开源组件实践知识，可以指导读者全面、系统地掌握大数据各层的实现方案，开展各领域的大数据实践。《大数据技术基础》可作为计算机学科相关专业，特别是数据科学与大数据技术专业的教材。

随着大数据时代的到来，涌现出多元化海量数据。大数据背后隐藏着大量的经济利益，尤其是 通过数据整合、分析与挖掘，其所表现出的数据整合与控制力量已经远超以往。本书详细介绍了数据 科学与大数据技术的详细内容。共分为9章，主要内容包括：大数据与数据科学、数据采集与数据预 处理、数据存储、大数据处理平台、数据分析、数据可视化、数据安全与隐私、大数据应用、数据 思维。 本书适合作为数据科学与大数据专业及其相关专业本科生教材，也可供从事相关专业的教学、科 研和工程技术人员参考。

当前，大数据思维作为一种前瞻性的思维模式，在政府决策、商业规划和科学研究等领域正发挥着重大作用。大数据已成为重要的战略性资源，受到政府部门、各行业企业及研究机构的重视和关注。本书主要研究大数据思维，探索创新应用，从大数据时代、大数据战略、大数据思维、大数据产业、大数据技术、各行业大数据应用，以及大数据未来发展趋势等多维度、多层次、多领域全面展开诠释。为方便读者使用，本书配备了电子课件，读者可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。本书适合大数据爱好者、大数据从业者和政府机关相关人员阅读，也可作为相关行业和学术领域研究者的参考书，以及大学相关课程教材。

这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深入地讲解了数据汇聚与联通、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。

本书主要介绍了大数据清洗方面的研究成果。全书共分7章，重点面向大数据清洗中计算困难、错误混杂、缺少知识等难题，针对实体识别、真值发现、缺失值填充、不一致检测与修复等问题提出了相应的技术和算法，并在第7章提出了多数据质量问题综合清洗与优化技术。本书可作为高等院校和科研机构大数据、数据质量管理、数据治理等方面的教学和科研参考书。

《大数据管理系统原理与技术》介绍了多种数据库管理系统的基本概念以及代表性数据库管理系统的使用和优化方法，覆盖了传统的关系数据库、数据仓库，以及列族、键值、文档、图等NoSQL数据库系统。通过阅读《大数据管理系统原理与技术》，读者可以较全面地了解支撑大数据应用所需的数据库管理系统的概念、特征和相关技术，并且可以学习代表性关系数据库系统的使用方法，将理论和实际相结合。《大数据管理系统原理与技术》可作为大数据相关专业本科生和研究生教材，也可供从事大数据相关工作的工程技术人员参考使用。要进行有效的大数据处理和计算，选择适当的数据库管理系统并对其进行配置、编程和调优是非常关键的环节。在大数据场景下，单一的数据库管理系统无法满足所有类型数据管理的需要，因此大数据相关专业的学生和从业者需要了解不同类型的数据库管理系统，以解决不同场景下的实际问题。《大数据管理系统原理与技术》基于作者多年的教学和工程经验编写而成，旨在帮助读者掌握面向大数据的数据库管理系统的原理和应用方法。