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。

本书没有对Excel各项功能做具体介绍，而是基于统计工作实践，注重于对现实统计数据的处理和分析。本书基于微软Excel 2019版编写，重点介绍了Excel常用高阶函数、基于函数的数据处理综合实战、商务图表制作、MOS认证实战等方面的内容，涵盖了大量的数据案例以及实用技巧。本书是高等院校财经商贸类省级精品课在线开放课程“统计数据处理与分析”的配套教材。读者可登录学银在线（www.xueyinonline.com）下载本书中所有案例的源数据，通过观看操作视频，进行在线学习。本书可作为高等院校理工科财经商贸类、电子信息类、文化教育类等学科专业加强统计认知，提升数据处理与分析能力的支撑教材，也可作为微软办公软件国际认证考试的参考用书。

《办公自动化案例教程：Office 2010：微课版 （第2版）》为项目案例型教材，根据知识学习规律，精心设计了相应的项目和案例，并巧妙地把知识点有机地融合在案例中，以达到引人入胜、学有所成的效果，具有极强的易用性、趣味性、实用性。全书采用创新而翔实的图解标注法编写，将界面与对话框的每一步操作精确、清晰、直观地表示在图中，让每一步操作和界面都能呈现在读者眼前，使学习变得轻松简单。同时提供了案例中所有的素材和全部长达1000分钟的教学视频，使读者对每一个知识点的学习与操作均无障碍。 《办公自动化案例教程：Office 2010：微课版 （第2版）》共分15章，第1～3章介绍了办公自动化概述、常用办公及工具软件、高效汉字输入与校对技术；第4～6章详细讲解了Office中Word、Excel、PowerPoint的基础应用和高级应用；第7～15章围绕着网络办公，办公自动化设备——打印机、数码复印机、投影机、数码相机、数码摄像机、多功能一体机、传真机、一体化速印机内容展开讲解。 《办公自动化案例教程：Office 2010：微课版 （第2版）》适合作为高等院校相关专业的教材，也可供广大社会人士自学使用。

《Office 2016办公自动化高级应用教程/高职高专计算机任务驱动模式教材》共3章，第1章是文稿编辑软件Word2016基础与实战应用；第2章是数据统计与分析软件Excel2016基础与实战应用；第3章是演示文稿软件PowerPoint2016基础与实战应用。每章前面部分安排的内容是基础知识和技能以及拓展练习，后面部分安排的内容是实战应用案例与提高。本书内容由浅入深，循序渐进。本书可以作为高职高专及中等职业院校学生的教材，也可以作为培训班教材，以及办公自动化相关人员的自学用书。

《群体智慧视域下政府数据开放的管理研究》以群体智慧理论为基础，通过文献调研、网络调查以及问卷调查等方法，建立了群体参与政府数据开放的管理模型，从参与主体、参与内容、技术保障和激励保障四个方面探讨和阐述模型的实现。本研究在一定程度上拓展了政府数据开放相关研究的理论视域，为群体参与政府数据开放活动的深入开展提供了理论支持与管理框架，同时也能为完善大数据和数字经济环境下我国政府数据开放生态系统提供参考。

《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。

主要内容 ·大数据技术和Spark概述。 ·通过实例学习DataFrame、SQL、Dataset等Spark的核心API。 ·了解Spark的低级API实现，包括RDD以及SQL和DataFrame的执行过程。 ·了解Spark如何在集群上运行。 ·Spark集群和应用程序的调试、监控、和调优。 ·学习Spark强大的流处理引擎——结构化流处理。 ·学习MLlib并了解如何应用它解决包括分类、推荐，以及其他多种实际问题。

全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理进行了深入剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重点讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具链。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重点阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。