本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。
《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》为 物联网工程实战丛书 第4卷。《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》阐述了云计算的基本概念、工作原理和信息处理流程，详细讲述了云计算的数学基础及大数据处理方法，并给出了云计算和雾计算的项目研发流程，展望了云计算的发展前景。 《物联网之云：云平台搭建与大数据处理》共10章。第1章介绍了物联网数据分析中的一些数学基础、概率论和数理统计方法，以及分布式计算、网格计算和云计算方法，及其在物联网中的应用；第2章给出了云计算的概念和原理，并针对云计算的一些技术和体系架构做了详细介绍；第3、4章阐述了云计算平台的建设，重点阐述了PaaS平台的搭建流程及其针对智慧城市和垂直行业的云平台搭建实战；第5、6章阐述了大数据概念及大数据处理的常见数学方法；第7章阐述了物联网云计算
《云计算与大数据/应用型本科 物联网专业 十三五 规划教材》在阐述大数据和云计算关系的基础上，介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及应用。全书分为基础篇、技术与应用篇和实践篇，主要内容包括：绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。 《云计算与大数据/应用型本科 物联网专业 十三五 规划教材》是结合实际应用及实践过程来讲解相关概念、原理和技术的，实用性较强，适合作为本科院校计算机、大数据及信息管理等相关专业的教材，也可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。
加速数字化转型，已经成为新时期组织生存和发展的必然选择。针对组织推进数字化转型过程中普遍面临的战略不明确、路径不清晰、过程方法缺失、价值难获取等共性问题和挑战，本书系统提出了数字化转型的体系架构和方法
《数据库性能管理与调优》重点介绍数据库性能管理与调试的理论及应用。首先强调任何系统的分析、设计、开发、测试、操作阶段都需要进行性能管理。并系统分析了各个阶段的性能管理应该关注的不同对象及目标。在以Oracle数据库为基础构建的系统中，将性能调试分为操作系统级调试和DBMS级调试分别进行详细介绍。在DBMS级调试阶段，为了在短时间内以低成本得到数据库性能提升效果，好的方式是进行SQL调试，索引和连接就是SQL调试中必不可少的重要存在，是快速提取表中的数据的手段，但是使用不当很容易适得其反，所以书中结合具体例子介绍索引和连接的使用方法和注意事项。
本书内容分为三个部分： 第Ⅰ部分是数据库原理，介绍数据库原理的基础知识，重点讲解数据模型、概念模型、数据库的安全性与完整性、规范化理论，以及SQL的语法规则及使用；第Ⅱ部分是实用数据库，以SQL Server、Access数据库为例，阐述数据库、表的具体构建、主键与索引的建立、数据查询的操作；第Ⅲ部分是Web应用，介绍Dreamweaver软件的使用，并详细讲解用Dreamweaver实现一个Web数据库应用程序的完整操作过程，内容侧重于Dreamweaver与数据库的连接以及如何通过网页实现对数据库表的操作，用这种直观的软件工具来理解数据库技术与Web技术的结合，即数据库在网站上的应用，而无须编码实现。本书以数据库技术应用为核心，在论述数据库基本原理的基础上，通过两个实用数据库加强读者对数据库技术的理解，并利用专业的网页编辑工具实现网页对数据库的访问，
本书是将大数据基本理论与基本应用有机结合的教材，按照定义、特征、技术流程和典型案例分析的方式编写，抽丝剥茧，由易到难，有助于读者理解和掌握大数据技术。本书的一大亮点是每章中都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书在每一章均附有实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备了习题和参考答案。本书适合作为普通高校大数据技术的基础教材，也可以作为职业培训教育及相关技术人员的参考用书。
本书涵盖大数据专业经典的40个实验，每一个实验给出具体的目的、要求、原理，并给出详细的实验步骤和试验程序。具体包括HDFS实验、YARN实验、MapReduce实验、Hive实验、Spark实验、ZooKeeper实验、HBase实验、Storm实验等等。
非结构化数据是与结构化数据相对应的概念。结构化数据具有固定的格式，看上去非常规整。与结构化数据相反，非结构化数据是指无固定格式的数据，例如，文本、网页、图像、视频、数据流、序列、社交网络、图结构等。现有数据中绝大多数数据都是非结构化数据。 本书介绍了四种典型非结构化数据的分析和挖掘技术，分别是：文本数据、社交网络数据、数据流数据和多媒体数据（包括图像、音频和视频）。为了便于读者学习，大部分内容除了理论讲解之外，还给出了相应的在大数据环境下的上机实践案例。
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直到转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。 本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。 本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。
本书以实例分析为主线，结合SQL Server2016，系统地阐述了数据库系统的基本原理、基本技术、基本方法及其应用。全书共11章，主要内容包括：概述、关系代数、数据完整性、SQL Server、概念模型和逻辑模型、关系规范化、数据安全、数据并发、数据恢复、数据库设计、数据仓库和大数据等。本书内容丰富、深入浅出、通俗易懂、结构严谨、注重实用，同时提供取材新颖、实用的例题和习题，便于读者巩固所学知识
《大数据导论》内容包括大数据基础、大数据下的云计算、大数据处理、数据统计与分析、大数据安全、数据可视化、大数据与社交媒体的融合、大数据促进电子病历的改革、大数据在旅游业中的应用、大数据在金融业的应用和大数据在制造业的应用，既包括大数据的基本知识，也涵盖大数据在典型行业的具体应用，读者通过学习能更深入地认识和掌握大数据的应用价值。书中每章都设有习题与实践，便于巩固所学内容。 《大数据导论》是为高等院校各专业学习大数据基本课程而设计编写的，既能满足人文社会科学学科的相关专业需求，也可以满足理工科的需要，同时也可作为各行各业在职人士的参考用书。 本书配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545，QQ：2850823885，email：2308140194@qq.com，电
数据库基础 是高校非计算机专业的必修课程。本书从数据库理论到应用到实例开发，以一个案例贯穿全书，共分为两大部分，*部分由前3章组成，主要介绍数据库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系数据库的设计理论及数据库设计方法等内容；第二部分以Access 2013作为开发背景，主要介绍Access 2013数据库操作、表的创建和使用、查询设计、VBA基础、窗体设计、报表设计、使用宏和系统开发实例等知识。本书适合作为高校非计算机专业本科、专科学生学习数据库基础课程的教材，也可作为Access的使用者、学习者与开发人员的参考书。
本书是关于大数据和Spark的实用手册。它将助你学习如何用Spark来完成很多大数据分析任务，其中覆盖了高效利用Spark所需要知道的重要主题：如何使用SparkShell进行交互式数据分析、如何编写Spark应用、如何在Spark中对大规模数据进行交互分析、如何使用SparkStreaming处理高速数据流、如何使用Spark进行机器学习、如何使用Spark进行图处理如何监控Spark应用等。
本书是《数据库技术及应用》的配套教材，书中所有上机练习均是作者在教学过程中精心设计、总结提炼的。每个实验侧重一个或几个知识点，通过每章的实验，由浅入深地介绍了数据库和数据表的建立，以及查询、窗体、报表、宏、VBA程序的建立及使用，将学习过程中的每个知识点融入到系统的开发中。本书实例丰富、体系清晰，通过实验和习题加深学生对Access 2010的理解，可使学生的应用能力得到较大幅度的提升。全书共三部分，包括每章节内容、参考答案和综合练习题。本书具有与教材内容相对应的章节实验练习，每一章节内容由学习指导（要点）、习题和实验安排组成，其中， 学习指导 部分指出了本章的重要知识点， 习题 部分列出了和知识点对应的题目， 实验安排 详细介绍了实验的具体操作过程和方法。*后，按照大纲的要求，精选了大量习题，让学生
本书以大数据发展的历史、特征、发展趋势为切入点，介绍了大数据产业的背景、大数据的显著特征、大数据的构成以及大数据带来的机遇与挑战，重点介绍了大数据采集、存储、管理及数据分析与挖掘的前沿技术，并分析了大数据在各行各业及政府机构间的具体应用案例，阐明了大数据对指导实际工作与生活的现实意义与作用。本书系作者根据自己多年的研究教学经验编著而成，结构体系科学，内容全面合理，理论联系实际，案例丰富，有助于广大读者理解大数据的基本内容、核心技术、使用机制等。
信息不对称，是引起人类困局的根源所在，这也是人类千年难以破解的难题。物理世界中，由于时空的限制，人类无法获得有效的数据信息，因此，信息不对称的人类困局无法获得根本性解决。 技术的进步，物理世界中所产生大量数据突然呈现在我们面前，我们面对海量数据感觉惶惶然和蠢蠢然的同时，物理世界、网络世界、数据世界等三个并行的 多维世界 已经悄然构建起来，如何思维和行为，取决于我们处于哪个世界。 数据乃至大数据并不是一个新鲜的事物，只不过信息技术让其更加清晰的展现并实际走入和影响我们每个人的生活罢了，只要你洞悉大势，只要你亲昵数据，只要你拥有大数据的灵魂 相关性思维，你也可以成为数据领袖。
近几年数据管理技术发展迅猛，从大数据管理和数据库应用、设计和实现的角度，梳理数据库系统原理课程的知识点体系，调整教材结构，丰富教材内容，乃大数据时代数据库教学的尝试和实践。本书正是基于此目标编写的，全书内容主要包括5大部分，*部分是基本概念和基础知识，第二部分是SQL语言及其应用，第三部分是数据库设计，第四部分是DBMS实现技术，第五部分是大数据新技术简介。本书可以作为高等学校计算机、软件工程、信息管理和信息系统等相关专业数据库课程教材，也可供从事数据库系统、信息系统、Web系统、 互联网 平台系统研究、开发与应用的工程技术人员、科技工作者以及其他相关人员参考阅读。
