作為一名有抱負的數(shù)據(jù)科學家，你理解為什么組織機構(gòu)的重要決策都依賴于數(shù)據(jù)——無論是設(shè)計網(wǎng)站的公司、決定如何改善服務(wù)的城市，還是致力于阻止疾病傳播的科學家。你需要具備將一堆雜亂的數(shù)據(jù)提煉成可操作的洞見所需的技能。我們稱之為數(shù)據(jù)科學生命周期：收集、整理、分析數(shù)據(jù)并從中得出結(jié)論的過程。本書是第一本兼顧編程和統(tǒng)計學基礎(chǔ)技能的書籍

本書分八個項目，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)概述、Hadoop部署與應(yīng)用、Ambari安裝與應(yīng)用、HDFS項目開發(fā)與應(yīng)用、MapReduce項目開發(fā)與應(yīng)用等。

本書圍繞全國職業(yè)技能大賽大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用賽項的技能要點：大數(shù)據(jù)平臺的搭建與運維、大數(shù)據(jù)的采集與存儲、大數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的可視化等內(nèi)容展開，詳細講述了Numpy數(shù)值分析、Pandas統(tǒng)計分析、基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化、Hadoop平臺及組件部署、Spark組件部署、python數(shù)據(jù)采集方法等內(nèi)容，

本書圍繞工業(yè)機器人的原理及工業(yè)應(yīng)用，系統(tǒng)地介紹了工業(yè)機器人的基本原理、重要組成部分、應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)等。為提升讀者的機器人操作應(yīng)用水平，全書還介紹了FANUC等典型機器人的編程操作基礎(chǔ)、離線編程與仿真等內(nèi)容。

本書針對目前大數(shù)據(jù)發(fā)展的方向，就數(shù)據(jù)獲取領(lǐng)域介紹數(shù)據(jù)獲取原理和技術(shù)而專門編寫的教材。本選題在講解理論的同時突出實踐，在實踐中理解爬蟲的原理、爬蟲庫的使用，在講解技術(shù)的同時輔以案例來幫助讀者領(lǐng)會和掌握技術(shù)。本選題分為三大板塊，分別是基礎(chǔ)篇、實踐篇和拓展篇�；�礎(chǔ)篇主要講述了爬蟲的基本原理、爬蟲的基本配置以及爬蟲相關(guān)庫的使用

工業(yè)機器人，即面向工業(yè)領(lǐng)域的機器人，是廣泛用于工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手或多自由度的機器裝置。它具有一定的自動性、可對3個或3個以上軸進行重復編程，可依靠自身的動力能源和控制能力實現(xiàn)各種工業(yè)加工制造功能。工業(yè)機器人是多用途的固定或移動式操作機，可以是由(多)工業(yè)機器人、(多)末端執(zhí)行器和為使機器人完成其任務(wù)所需的任何機械、

本書分為基礎(chǔ)篇和技術(shù)篇兩部分，在每部分的章節(jié)中貫穿課程思政，通過本書的學習，能夠讓讀者在了解和掌握大數(shù)據(jù)的基本知識和基本技能的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)讀者的家國情懷、工匠精神；同時，本書系統(tǒng)、全面地介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)在“數(shù)據(jù)經(jīng)濟”政策引領(lǐng)下的學習指導。以“數(shù)字經(jīng)濟”的大數(shù)據(jù)驅(qū)動為出發(fā)點，一是介紹大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識，包括大數(shù)據(jù)的概念及

本書從現(xiàn)代工業(yè)機器人的組成入手，主要講解ABB工業(yè)機器人的系統(tǒng)集成、編程等內(nèi)容。書稿中梳理分析了機器人編程、電氣及機器人集成、系統(tǒng)集成應(yīng)用集成。本書內(nèi)容詳盡，理念與國際接軌，具有一定的科學性與專業(yè)性。

本書結(jié)合機器人作業(yè)場景確定了機器人的行走方案，給出了機器人的總體尺寸參數(shù)與性能指標，并進行了擺臂式機器人的機械結(jié)構(gòu)設(shè)計、控制系統(tǒng)設(shè)計、非結(jié)構(gòu)環(huán)境通過性能優(yōu)化；進行了視覺導航三維重構(gòu)方法研究，提出了深度相機+慣導傳感器的視覺導航三維重構(gòu)融合方法，推導了慣導傳感器的數(shù)字模型，建立了RANSAC算法改進的P3P算法估算相機的

近年來，多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，極大地促進了大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的增長。人們對大數(shù)據(jù)的需求有著不同的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)信息檢索、識別與合成等。然而，在混合大數(shù)據(jù)中，相互干擾給大數(shù)據(jù)信息處理帶來了巨大的障礙。如何從混合大數(shù)據(jù)中提取所需信號已成為一個重要的研究課題。因此，本書主要研究魯棒主成分分析(RPCA)及其擴展模型的方法實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分