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本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案， 后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。

本书则是华为公司针对华为ICT学院大数据方向的在读学生，专门组织合作伙伴和华为公司内部员工开发的标准化教材，这套教材的目的在于循序渐进地帮助华为ICT学院大数据方向的学生掌握大数据技术的基本原理与应用场景，能够在面对真实的业务场景时，独立完成大数据平台的搭建、维护及故障的处理。

本书抽丝剥茧地讲述了云计算简史、大数据的前世今生，纠正了一些时下被“误导”的观点，分析了大数据与Hadoop的关系、云计算与大数据的关系，从开源vs.闭源的角度阐释了整个业界的软件定义趋势、商用硬件趋势并预言了硬件回归的必然趋势，最后用案例讲解了云计算或大数据系统体系架构的设计与实现。

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本书介绍了大数据时代下多源异构数据集成的一项新技术：数据虚拟化。

针对高校学生的每项云计算技术知识做单独、细致的讲解，易于学习且可读性强； 详细讲述每个技术的来龙去脉，以及各个技术解决方案中相关的联系，让读者知其然，也知其所以然； 以典型企业云计算为模型，细致介绍每种云技术的原理及应用； 符合ICT融合趋势，介绍常用综合云计算技术，包括WLAN、VOIP、网络、数据中心、3G/4G等技术。

透彻讲解Excel、SQL、Tableau、Python四项数据分析必会工具。

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本书对云计算技术、基于SDN网络通信技术和全新能源技术进行了系统总结和梳理。

基于全新的Hadoop 3.x，主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，以企业级真实案例详细解读，带你全方位掌握大数据处理分析、分布式计算等。

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在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架Apache Spark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。 本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。 本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。