"《大数据管理与应用概论》从理论、技术和应用三个维度构建课程体系结构。理论篇包括：大数据概述、大数据管理基础理论(数据资产理论、数据权理论、大数据思维、大数据伦理)和大数据管理主要职能(大数据发展规划、大数据组织架构、数据开放与共享、大数据交易、大数据安全)；技术篇包括：大数据相关技术(云计算、物联网、人工智能、区块链

数据科学是从单纯的大量数据集中提取出“智慧”的数据，用以提供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科。本书为本科教材，阐述了数据科学中数学理论以及相关分析方法。全书包括如下内容：对数据科学和大数据基础理论与发展的概述；承接高等教育中基础的数学理论：线性代数、微积分、概率论与数理统计，并讲述数值分析、马尔科夫预测这类数据科

本书内容涵盖大数据入门教学，进阶讲解，以及基于华为云开展的大数据实践教程。入门教学包括大数据概述、Hadoop、HDFS、MapReduce、NoSQL、HBase等基本技术点；进阶讲解包括基于分布式处理框架Spark的离线数据分析实践和基于实时处理框架SparkStreaming/Flink的实时数据分析实践；此外还

本书是一部关于医疗大数据和生物信息技术的综合性研究著作，内容涵盖从基本理论到实际应用的多个方面。全书共8章，详细探讨了数据挖掘、数据治理、机器学习、统计分析等核心技术及其在医疗卫生行业的应用实例。书中特别强调了数据的安全性与隐私保护问题，并提出了相应的解决策略。此外，作者还讨论了未来技术的发展趋势及可能带来的社会影响。

本书深入探讨了混沌系统自适应控制理论与应用，尤其在不确定性和非线性输入条件下的控制及同步问题。全书共7章，介绍了混沌系统自适应控制的研究背景和发展现状，阐述了基于反演技术及动态面的不确定多翼超混沌系统同步控制、基于自适应滑模的不确定多翼超混沌系统及分数阶混沌系统同步控制、基于RBFNN及观测器的多翼超混沌系统及分数阶混

本书深入探讨了现场级工业互联系统的相关知识和技术，以该系统中的数据流为主要脉络，详细介绍了现场级工业互联系统的基本概念、架构和组成部分，现场设备的数据采集、传输与处理技术，工业数据分析与智能决策方法，工业互联系统数据中台的构建以及工业控制系统的安全技术。本书内容讲解深入浅出，注重理论与实践相结合，尽可能从实际工程的分析

本书的主要内容有：研究数据管理趋势，包括技术发展、法规要求和隐私问题。深?了解可拓展架构，学习各组件之间如何协同?作。探索数据治理和数据安全、主数据管理、?助式数据市场，以及元数据的重要性。

数字化转型亟须具备掌握控制、连接和数据三个基本面的人才，本书以培养以上人才为目标进行编写，以工业数据为主线，贯穿工业数据的产生、传输、处理、存储、决策和执行全环节。工业互联网是数字化转型的关键共性基础，其实现工业数据打通的重点和难点在于操作运营技术和信息技术的融合。本书涵盖这两个领域，共分为8章。第1章绪论以四次工业革

本书根据职业岗位工作任务，基于“岗课赛证”融通理念，与相关1+X职业技能等级证书、技能竞赛有机融合；合理选取教学内容，以职业能力培养为目标，优化整合课程教学内容。本书内容融合电子技术、自动控制、检测传感技术、机械技术等多学科知识，遴选智能化生产线中典型的智能送料、智能输送、智能分拣、智能仓储、AGV、智能拆解搬运、搬运

面对日益严峻的数据安全形势和日趋复杂的数据应用场景，本书系统地介绍了数据安全治理的理论、方法与实践，旨在帮助读者深入理解数据安全治理的重要性和复杂性，掌握构建和维护有效数据安全体系的关键技能。本书共16章，每章重点突出，为读者提供了从理论到实践指导，帮助读者理解数据安全治理的背景与形势，掌握数据安全治理的基本理论、方法