《人工智能概論》185冊，《數(shù)據(jù)挖掘基礎》254冊，《大數(shù)據(jù)導論》270冊，《數(shù)據(jù)清洗》628冊，《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運維》750冊……這些數(shù)據(jù)來自清華大學出版社王編輯統(tǒng)計的1月1日-6日短短6天圖書的發(fā)行量，含3天元旦假期！這究竟是些什么書，會這么受讀者的喜愛？

大數(shù)據(jù)人工智能應用人才培養(yǎng)系列教材

　　由于大數(shù)據(jù)、人工智能專業(yè)是前沿學科、實戰(zhàn)導向的新型復合型專業(yè)，高校的專業(yè)建設和人才培養(yǎng)面臨挑戰(zhàn)。在深入調研的基礎上，清華大學博士、中國大數(shù)據(jù)應用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任、中國信息協(xié)會教育分會人工智能教育專家委員會主任、教育部全國普通高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)指導委員會委員劉鵬教授很早就著手策劃，并聯(lián)合國內多所高校從事一線教學科研任務的專業(yè)教師，以及北交所首批上市公司——云創(chuàng)大數(shù)據(jù)核心優(yōu)秀的工程師為高職高專和應用型本科院校主編了“大數(shù)據(jù)人工智能應用人才培養(yǎng)系列教材”，并由清華大學出版社出版。

　　值得一提的是，該套叢書配套資源豐富，大部分章節(jié)都配套了實戰(zhàn)實驗。還免費提供教學課件、學習及實驗資料等資源。叢書一經(jīng)出版，便收獲大批高校師生的好評，諸多高校紛紛將其作為大數(shù)據(jù)專業(yè)教材使用。

　　具體而言，叢書包含《人工智能概論》、《云計算導論》、《云計算實戰(zhàn)》、《大數(shù)據(jù)導論》、《數(shù)據(jù)清洗》、《Python語言》、《數(shù)據(jù)挖掘基礎》、《R語言》、《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運維》、《大數(shù)據(jù)實踐》、《數(shù)據(jù)標注工程》、《人工智能應用開發(fā)》。該叢書內容側重于實踐應用，不僅對知識點給出具體的操作步驟，而且有配套的動手實驗。內容安排遵循從簡單到復雜、從理論到實踐的學習過程，同時也遵循系統(tǒng)性和覆蓋面寬的原則。

　　清華大學出版社王編輯如此評價：“劉鵬教授的這套教材選題比較獨特，并考慮到未來高職高專和應用型本科大數(shù)據(jù)人才的就業(yè)需求情況，從而選擇了一些非常有特色的選題?！?/span>

　　1.《人工智能概論》

　　本書全面介紹了人工智能的基本技術，目標是用通俗易懂的方法幫助讀者構建完整的人工智能知識體系，為后續(xù)的深入學習打下基礎。全書共分為10章，內容包括人工智能概述、知識表示、搜索技術、機器學習、深度學習、自然語言處理、機器人及智能控制等。本書適合高職高專和應用型本科，作為非人工智能專業(yè)的選修課和人工智能專業(yè)的導論課教材。也適合作為人工智能技術愛好者的入門書。該書非常適合高校作為全校的人工智能通識課教材。

　　2.《云計算導論》

　　本書從云計算的基本概念開始，以云計算知識結構和技術要點為脈絡，用理論與實踐相結合的方式介紹云計算導論的內容。全書共8章，分成3個部分，第1章和第2章為基礎部分，介紹云計算的基本概念、發(fā)展及模型節(jié)構；第3章~第7章為技術實踐操作部分，是全書的重點內容，主要介紹云計算的體系機構與部署、云計算主要技術、可用的公有云平臺、虛擬化平臺的搭建，以及分布式計算平臺的搭建相關內容；第8章為云計算應用部分，介紹云計算在各個行業(yè)領域的實踐應用情況。本書既適合作為高職院校計算機相關專業(yè)的云計算導論課程的教材，也適合非計算機專業(yè)的學生及廣大云計算愛好者閱讀學習。

　　3.《云計算實戰(zhàn)》

　　本書從云計算的概念與原理說起，結合AWS 成熟的系統(tǒng)平臺與云創(chuàng)云計算實訓平臺，對云計算的應用場景與系統(tǒng)實際操控進行完整的闡述，詳細介紹了云計算與AWS、AWS 基礎設施、計算服務、存儲服務、數(shù)據(jù)庫服務、網(wǎng)絡服務、安全防護、AWS 推薦架構、Web 應用部署、成本管理、開發(fā)運維、AWSGameday、Jam 平臺和云計算實訓平臺等行業(yè)前沿的知識與應用。針對云計算應用，本書由參與世界技能大賽云計算賽項的指導教師完成撰寫。通過系統(tǒng)講解、代碼應用及章節(jié)習題，將理論與實踐相結合，幫助讀者簡單、快速地獲取云計算專業(yè)知識，深入了解AWS 平臺與服務。本書適合技師類院校和高校相關專業(yè)的教學應用及對云計算感興趣的朋友進行進階學習。

　　4.《大數(shù)據(jù)導論》

　　《大數(shù)據(jù)導論》是了解和學習大數(shù)據(jù)的基礎條件，通過本書了解大數(shù)據(jù)基本概念，大數(shù)據(jù)的架構，大數(shù)據(jù)的采集方式和預處理，常用的ETL工具，簡單熟悉數(shù)據(jù)倉庫的構建模式，大數(shù)據(jù)的存儲，數(shù)據(jù)挖掘的方法，以及大數(shù)據(jù)的可視化技術，從而更好地將大數(shù)據(jù)技術應用在各行業(yè)領域，更深入地開展大數(shù)據(jù)技術的應用研究。從基礎開始，通過理論與實際案例相結合，幫助讀者由淺入深進行學習，逐步理清大數(shù)據(jù)的核心技術和發(fā)展趨勢。本書可以作為培養(yǎng)應用型人才的課程教材，也適用于初學入門者，對大數(shù)據(jù)基礎理論有需求的廣大讀者。

　　5.《數(shù)據(jù)清洗》

　　本書系統(tǒng)地講解了數(shù)據(jù)清洗理論和實際應用，共分為8章：第1章主要介紹數(shù)據(jù)清洗的概念、任務和流程，數(shù)據(jù)標準化概念及數(shù)據(jù)倉庫技術等；第2章主要介紹Windows和類UNIX操作系統(tǒng)下的數(shù)據(jù)常規(guī)格式、數(shù)據(jù)編碼及數(shù)據(jù)類型轉換等；第3章介紹ETL概念、數(shù)據(jù)清洗的技術路線、ETL工具及ETL子系統(tǒng)等；第4章介紹了Excel、Kettle、OpenRefine、DataWrangler和Hawk的安裝及使用等；第5章介紹Kettle下文本文件抽取、Web數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取及增量數(shù)據(jù)抽取等；第6章介紹數(shù)據(jù)清洗步驟、數(shù)據(jù)檢驗和數(shù)據(jù)錯誤處理，數(shù)據(jù)質量評估及數(shù)據(jù)加載；第7章介紹網(wǎng)頁結構，利用網(wǎng)絡爬蟲技術進行數(shù)據(jù)采集，利用JavaScript技術進行行為日志數(shù)據(jù)采集等；第8章介紹RDBMS的數(shù)據(jù)清洗方法和數(shù)據(jù)脫敏處理技術等。

　　6.《Python語言》

　　本書以WIN10 和Python3.6.5 搭建Python開發(fā)基礎平臺為起點，重點闡述Python語言的基礎知識和三個典型的項目實戰(zhàn)案例。全書以理論引導、案例驅動、上機實戰(zhàn)為理念打造Python語言學習的新模式。具體內容分為兩大部分：第一部分以Python編程語言基礎知識普及為主，分別介紹了Python3概述、基本語法、流程控制、Python組合數(shù)據(jù)類型、字符串與正則式、函數(shù)、模塊、類和對象、異常處理、文件操作；第二部分：以項目實戰(zhàn)為核心，以學以致用為導向，以貼近生活的案例為依托，分別介紹 Python爬蟲項目實戰(zhàn)、Python數(shù)據(jù)可視化項目實戰(zhàn)、Python數(shù)據(jù)分析項目實戰(zhàn)。

　　7.《數(shù)據(jù)挖掘基礎》

　　本書介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，包括數(shù)據(jù)挖掘的常用算法、常用工具、用途和應用場景及應用狀況，講述了常用數(shù)據(jù)挖掘方法，如分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則的概念、思想、典型算法、應用場景等。此外，本書還從實際應用出發(fā)，講解了基于日志的大數(shù)據(jù)挖掘技術的原理、工具、應用場景和成功案例。通過以上內容的學習，讀者將了解數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、思想和算法，并掌握其應用要領。本書可以作為培養(yǎng)應用型人才的課程教材，也可作為相關開發(fā)人員的自學教材和參考手冊。

　　8.《R語言》

　　近年來，R語言可謂是數(shù)據(jù)分析的熱門語言，相關的資料五花八門，讓讀者無所適從，本書力求用簡潔、精煉、理論實踐相結合的方式讓大家快速掌握R語言。全書共14章，分為基礎篇(第2-10章)，應用篇(第11-12章)和進階篇(第13-14章)。基礎篇按照數(shù)據(jù)分析過程，主要討論了R數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)導入/導出、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、可視化、高級語言編程和常用建模方法。應用篇通過對5個經(jīng)典案例的分析，使讀者能夠把學到的R基礎知識應用到解決實際問題，把數(shù)據(jù)變成價值。進階篇解決如何用R處理大數(shù)據(jù)的一些技術。本書可以作為培養(yǎng)應用型人才的課程教材，也可作為數(shù)據(jù)分析愛好者的參考資料。

　　9.《大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運維》

　　本書是大數(shù)據(jù)人工智能應用人才培養(yǎng)系列教材中的一冊，講解了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運行維護過程中的各個主要階段及其任務，包括配置管理、系統(tǒng)管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、應用變更管理、升級管理及服務資源管理，內容全面且翔實，兼具基礎理論知識與運維實踐經(jīng)驗，特別是重點介紹了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的運維特點及運維技能，以保障大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運行，更好地支撐大數(shù)據(jù)的商業(yè)應用價值。本書具有很強的系統(tǒng)性和實踐指導性，可以作為培養(yǎng)應用型人才的課程教材，也同樣適合于有意從事IT系統(tǒng)運維工作的廣大從業(yè)者和愛好者作為參考書。

　　10.《大數(shù)據(jù)實踐》

　　本書內容涵蓋了目前使用廣泛的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Hadoop生態(tài)圈中的幾大核心軟件系統(tǒng)：分布式大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Hadoop、Hadoop數(shù)據(jù)庫HBase、數(shù)據(jù)倉庫工具Hive、內存大數(shù)據(jù)計算框架Spark和Spark SQL，詳細介紹了它們的架構、工作原理、部署方法、常用配置、常用操作命令、SQL引擎等內容。本書對上述幾大系統(tǒng)的各種安裝部署方式都給出了詳細步驟，常用命令也都有具體示例介紹，是一本實操性很強的工具書，能幫助初學者快速掌握和操作這幾款常用的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。本書以淺顯易懂的語言風格和圖文并茂的操作示例帶領讀者邁入大數(shù)據(jù)實踐之門，可以作為培養(yǎng)應用型人才的課程教材，也可作為相關開發(fā)人員的自學教材和參考手冊。

　　11.《數(shù)據(jù)標注工程》

　　《數(shù)據(jù)標注工程》是由中國大數(shù)據(jù)應用聯(lián)盟人工智能專家委員會主任劉鵬教授主編的一本系統(tǒng)學習數(shù)據(jù)標注技術的教材。本書使用淺顯易懂的語言，系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)標注基本概念、分類、流程、質量檢驗、管理和應用等。通過理論與實戰(zhàn)相結合的方式，幫助讀者由淺入深進行學習，讓讀者真正掌握數(shù)據(jù)標注的核心技術、實施和管理方法。本書可以作為培養(yǎng)應用型人才的課程教材，也適用于初學入門者，以及廣大的數(shù)據(jù)標注行業(yè)從業(yè)者。數(shù)據(jù)標注行業(yè)迅速成長，缺乏一本權威教材，希望本書能夠填補空白。

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