本書為大數(shù)據(jù)時代下的產(chǎn)物，由淺入深地介紹大數(shù)據(jù)及其相關(guān)知識，在大數(shù)據(jù)的背景下著重介紹ETL數(shù)據(jù)處理技術(shù)，同時引入數(shù)據(jù)清洗的知識，理論與實際相結(jié)合，突出所長。在理論上，本書突出重點與難點，較為系統(tǒng)地介紹大數(shù)據(jù)的各項基本技術(shù)。在實踐操作上，本書貼近生活，切實理解，緊跟實驗進行，并從中萃取精華。同時本書還介紹ETL技術(shù)的主流

本書以常見的數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)應用方法為主線，按照數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘的邏輯關(guān)系分析大數(shù)據(jù)時代應如何采用量化方法分析經(jīng)濟問題。本書在定性分析的基礎(chǔ)上，采用大量的實例和軟件操作插圖來直觀地解釋大數(shù)據(jù)分析方法的原理和應用，為讀者提供“一站式”服務(wù)。同時，通過對線性回歸、邏輯回歸等計量方法，主成

本書分為5篇，包括11章和3個附錄。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇包括第1章（緒論）；大數(shù)據(jù)存儲篇包括第2～3章（HDFS分布式文件系統(tǒng)、NoSQL及其HBase分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)）；大數(shù)據(jù)計算篇包括第4～7章（MapReduce分布式計算、大數(shù)據(jù)的Spark內(nèi)存計算、大數(shù)據(jù)的流計算、大數(shù)據(jù)的圖計算）；大數(shù)據(jù)管理、查詢分析及可視篇包括第8

本書主要根據(jù)作者近幾年在清華大學面向研究生和本科生開設(shè)的數(shù)據(jù)挖掘：方法與應用課程的教學實踐與積累，參考近幾年國外著名大學相關(guān)課程的教學體系編寫而成。本書系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和基本原理方法；結(jié)合一些典型的應用實例展示用數(shù)據(jù)挖掘的思維方法求解問題的一般性模式與思路。本書可作為有一定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫和程序設(shè)計基礎(chǔ)的研

本書系統(tǒng)地介紹了機械手控制的幾種先進設(shè)計方法,是作者多年來從事機器人控制系統(tǒng)教學和科研工作的結(jié)晶,同時融入了國內(nèi)外同行近年來所取得的**成果。本書主要以機械手的控制為論述對象,共包括16章內(nèi)容,分別介紹PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應控制、模糊自適應控制、迭代學習控制、反演控制、滑�？刂�、自適應魯棒控制、末端軌跡及力的連續(xù)切

本書從機器人自動化集成系統(tǒng)的角度，對所涉及的機器人、PLC、設(shè)計仿真、數(shù)字孿生、并行協(xié)同、網(wǎng)絡(luò)通信和自動化集成等方面的理論和技術(shù)進行細致講解，結(jié)合NXMCD仿真工具，對典型案例進行總體設(shè)計和技術(shù)剖析，既充分體現(xiàn)各相關(guān)技術(shù)的無縫集成，又突出系統(tǒng)技術(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。本書面向機器人自動化集成系統(tǒng)設(shè)計和仿真領(lǐng)域，以系統(tǒng)集成為核

本書將為大家全面而深入地介紹Hadoop、Spark和NoSQL平臺的構(gòu)建，深入淺出地講解Hadoop、Spark和NoSQL的基礎(chǔ)知識、架構(gòu)方案與實戰(zhàn)技巧等。通過閱讀本書，讀者可以對大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)有一個明確、清晰的認識，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平臺的使用技巧，從而搭建一個安全可靠的大數(shù)據(jù)集群平臺，來滿

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