本书全面介绍了Hadoop生态系统中各个开源组件的理论知识和实践案例。全书分为上篇——Hadoop基础篇、中篇——Hadoop提高篇、下篇——案例篇三部分，共11章，涉及数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化一系列大数据应用生命周期中各阶段典型组件的理论知识、安装部署和实战使用。上篇为第1～8章，具体内容包括大数据概述、初识Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、统一资源管理和调度框架YARN、分布式协调框架ZooKeeper、分布式数据库HBase、数据仓库Hive；中篇为第9、10章，具体内容包括大数据迁移和采集工具、数据可视化；下篇为第11章，介绍了使用Hadoop平台完成用户画像项目的全过程。本书在Hadoop、HDFS、MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive等重要章节安排了初级实践操作，以便读者更好地学习和掌握Hadoop关键技术。 本书内容翔实，案例丰富，既可作为高等院校大数据、计算机、人工智能等相关专业研究生、本科生的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。 本书配套有《Hadoop大数据原理与应用实验教程》，同时可在西安电子科技大学出版社网站下载本书作者提供的相关资源。

《大数据分析方法项目实战》从多个方向对数据分析和典型的项目案例进行介绍，涉及数据分析的各个方面，主要包括数据分析应用场景、数据分析方法理论、数据分析方法；数据分析常用的工具和模块使用等知识。《大数据分析方法项目实战》知识点的讲解由浅入深，让读者全面、深入、透彻地理解数据分析是对各个分析模块和分析工具的使用，不仅能够保持整《大数据分析方法项目实战》的知识深度，还可以提高实际开发水平和项目能力。

本书从云计算理论基础知识、历史发展过程与现阶段状态、国内外云厂商的特色等入手介绍云平台。在此基础上，站在企业的视角，介绍云应用程序在开发、测试、部署、运维等各个软件开发周期中涉及的主流技术。 全书共9章，通过一个Java 语言编写的 Web 应用程序案例，按开发顺序由浅至深、循序渐进地讲述了云端Web应用涉及的基础开发技术，包括版本控制、自动化测试、容器（Docker）、持续集成/持续交付/持续部署、DevOps以及云平台等内容。本书结构合理、条理清晰、内容丰富。在每一章后面都配有一定数量的习题，在附录中还提供了VisualBox的相关知识，便于读者参考。 本书既可以作为高等院校计算机及软件相关专业本科生的课程教材，也可以作为软件培训机构的培训教材，还可以作为软件工程师、广大软件爱好者的自学读物和参考用书。

《云计算平台运维与开发（中级上）》为“1+X”职业技能等级证书配套系列教材，按照国家1+X证书制度试点云计算平台运维与开发职业技能等级标准编写，主要用于开展云计算平台运维与开发I+X证书的中级认证相关培训工作。本套中级教材分上、下册，该书为上册。本套书通过对中级认证资格标准中涉及的互联网服务应用、云服务应用、云平台运维和云平台开发4个工作领域，13个工作任务和60个职业技能要求进行了深入地分析和归纳，考虑本套书培训过程中的可操作性和学习效果，参考国际rr认证的培训标准和培训开发惯例，从工程项目文档编写、企业私有网络构建与运维、Linux系统与服务的构建与运维、应用系统与集群的构建与运维、私有云技术与运维、公有云技术与运维、容器云平台技术与运维、云平台运维开发8个方面，分别编写了8个典型的工作场景和案例。该书为中级认证知识的前4章，第1章介绍工程设计方案和文档编写，第2~4章从理论知识背景、平台技术构建和运维实践三个方面对企业私有网络构建与运维、Linux系统与服务的构建与运维、应用系统与集群的构建与运维等云计算发展基础技术进行案例分析和实践讲解，帮助读者由浅入深地学习云计算平台的基础技术和架构支撑技术。读者通过对该书的学习和实践，可以为下册各种云计算平台技术的学习打下基础，并掌握云计算平台基础系统、基础集群架构的基本理论知识和基本技能，可以完成各种基础系统和基础集群架构的构建和运维工作。该书配套微课视频、课程标准、授课计划、电子教案、授课用PPT、习题及解析、程序源代码等数字化学习资源。与该书配套的数字课程将在“智慧职教”（www.icve．com．cn）网站上线，学习者可以登录网站进行学习，也可以通过扫描书中二维码观看教学视频，详见“智慧职教服务指南”。《云计算平台运维与开发（中级上）》可作为高职高专院校云计算技术与应用专业以及计算机类相关专业的教材，也可作为云端运维人员的参考用书。

现在已经有越来越多的行业和技术领域需要大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统进行信贷风控，零售、餐饮行业需要通过大数据系统进行辅助销售决策，各种物联网场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。《大数据综合应用项目实战/高等职业院校基于工作过程项目式系列教材》为培养和开发大数据全面人才的教材。同类型的书籍中，内容大多是关于知识点的介绍以及案例，缺乏真实项目开发过程中各个时期所遇到的问题。而《大数据综合应用项目实战/高等职业院校基于工作过程项目式系列教材》由浅入深，全面、系统地介绍了智慧校园数据监控系统的实现过程，主要学习对应用开发的可行性研究、将用户需求转换为需求分析说明书、对应用进行详细设计以及数据库设计，根据需求分析进行系统相关内容的开发，包括数据的采集、存储、处理、分析、可视化等，对开发完成的项目进行包括业务测试、功能测试、系统测试在内的项目测试。

智能的概念和内容很多，其核心思想是模拟人或其他生物的神经系统，实现各种运算和操作过程，尤其是人的智能操作。《智能计算中的算法、原理和应用》由四部分组成，第一部分是概论，讨论智能计算的类型、特征、发展过程和应用问题，并介绍和其他学科的关系问题。这些学科主要是生命科学、信息科学等。第二部分是算法篇，介绍智能计算中多种不同类型的算法，详细介绍它们的计算步骤、特征、原理等有关问题，重点是讨论它们的定位问题。第三部分讨论智能的智能化问题，即这些智能计算算法在计算机和神经网络系统中的实现问题。第四部分是附录，对《智能计算中的算法、原理和应用》常用的数学公式、符号、名称及所涉及的一些（如数学）学科的基础知识作简单介绍和说明。

《云计算平台运维与开发（中级下）》为“1+X”职业技能等级证书配套系列教材，按照国家I+X证书制度试点云计算平台运维与开发职业技能等级标准编写，主要用于开展云计算平台运维与开发1+X证书的中级认证相关培训工作。本套中级教材共分为上、下两册，该书为下册。本套书通过对中级认证资格标准中涉及的互联网服务应用、云服务应用、云平台运维和云平台开发4个工作领域、13个工作任务和印个职业技能要求进行了深入地分析和归纳，考虑本套书培训过程中的可操作性和学习效果，参考国际IT认证的培训标准和培训开发惯例，从工程项目文档编写、企业私有网络构建与运维、Linux系统与服务构建与运维、应用系统与集群构建与运维、私有云技术与运维、公有云技术与运维、容器云技术与运维、云平台运维与开发8个方面，分别编写了8个典型的工作场景和案例。该书为中级认证知识的后4章，第5—7章从理论知识背景、平台技术构建和运维实践3个方面对云计算平台技术中主流的私有云技术、公有云技术和容器云技术进行了分析和案例讲解，第8章从脚本语言、Python语言、Ansible运维框架3个视角分析了云计算平台运维开发中的技术与案例。该书为中级教材，能够帮助学习者深入熟悉企业私有云、公有云和容器云的部署、架构和运维实践知识，同时初步掌握运维与开发的相关理论和实践。通过该书的学习和实践，读者可以具备云计算平台技术的相关构建和运维能力，并初步具备云运维开发的能力，为从事云计算平台运维与开发的相关工作岗位夯实理论和实践基础。该书配套微课视频、课程标准、授课计划、电子教案、授课用PPT、习题及解析、程序源代码等数字化学习资源。与该书配套的数字课程将在“智慧职教”（www. icve．com. cn）网站上线，学习者可以登录网站进行学习，也可以通过扫描书中二维码观看教学视频，详见“智慧职教服务指南”。该书可作为高职高专院校云计算技术与应用专业以及计算机类相关专业的教材，也可作为云端运维人员的参考用书。

《云计算平台运维与开发（初级）》为“1+X”职业技能等级证书配套系列教材，按照国家I+X证书制度试点云计算平台运维与开发职业技能等级标准编写，主要用于开展云计算平台运维与开发1+X证书的初级认证相关培训工作。该书通过对初级认证资格标准中涉及的互联网服务应用、云服务应用和云平台运维共3个工作领域的9个工作任务和38个职业技能要求进行深入分析和归纳，并考虑到培训过程的可操作性和学习效果，以及参考国际IT认证的培训标准和培训开发惯例，从工程项目文档编写、企业私有网络构建运维、Linux系统与服务构建运维、应用系统分布式构建运维、私有云技术、公有云技术、Kubemetes容器云平台构建与运维实践7个方面，分别编写了7个典型的工作场景和案例。全书共分7章：第1章介绍工程设计方案和文档编写；第2—7章从理论知识背景、平台技术构建和运维实践3个方面对各项云计算平台相关技术进行初步介绍，帮助学习者了解云计算技术的相关技术基础和技术转变过程。通过对该书的学习和实践，读者可以掌握云计算平台运维的相关基本理论知识和基本技能，同时可以完成云计算平台中相关的基本运维工作。该书配套微课视频、课程标准、授课计划、电子教案、授课用PPT，习题及解析、程序源代码等数字化学习资源。与该书配套的数字课程将在“智慧职教”（ www．1cve．com．cn）网站上线，学习者可以登录网站进行学习，也可以通过扫描书中二维码观看教学视频，详见“智慧职教服务指南”。《云计算平台运维与开发（初级）》可作为高职高专院校云计算技术与应用专业以及计算机类相关专业的教材，也可作为云端运维人员的参考用书。

Python作为一种解释型的编程语言，具有简单、优雅的设计风格和功能强大的扩展库，非常适合海量数据的处理，已成为各行业大数据技术革新的基础性工具。本书系统讲解Python的基础知识和程序设计方法，全书共15章。第1～8章为基础篇，介绍程序设计的基本控制结构，以列表、元组、字典、集合为代表的各类数据结构，函数、字符串与正则表达式的使用方法，面向对象方法、文件及异常处理等基础知识；第9～15章为进阶篇，介绍类的成员访问方法、迭代器与生成器，采用wxPython的GUI编程方法及NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas的科学计算与可视化方法，同时采用进程、线程、协程实现并发处理，利用DB-API、ORM对象关系映射实现数据库编程。此外，网络程序设计部分主要介绍网络爬虫、Web应用开发，大数据处理部分介绍函数式编程与MapReduce模型。 本书涵盖Python程序设计的基本原理、基础知识并提供丰富的程序设计案例，信息量大、知识点紧凑、实用性强。全书的编写围绕大数据的时代特征，紧扣Python编程理论和技术发展趋势，可作为高等院校各专业的Python语言教材，也可作为Python应用开发人员及编程爱好者的参考资料。

《大数据技术与应用》主要介绍大数据技术的基本概念与应用。全书共分10章，内容包括大数据介绍、云计算与大数据、大数据架构、数据采集与清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据的行业应用以及大数据综合实训。本书注重理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解并掌握大数据相关技术。《大数据技术与应用》既可作为高等职业院校大数据专业、软件技术专业、信息管理专业、计算机网络专业等计算机相关专业的专业课教材，也可作为对大数据感兴趣的读者的参考书。