截至2020年3月，668所高校成功申報“數據科學與大數據技術”專業，83所高校成功申報“大數據管理與應用”專業，1355所職業院校成功申報“大數據技術與應用專業”。然而，由于大數據專業是一個軟硬件結合，以數據科學與大數據技術為特色的新型復合型專業，不少高校在進行專業建設和人才培養方面面臨挑戰。
在大數據教學中，本科院校的實踐教學注重系統性，偏向新技術的應用，且對工程實踐能力要求較高。在對相關情況深入調研的基礎上，清華大學博士、中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任、中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任劉鵬教授在行業內很早就著手策劃，并聯合國內多所高校從事一線教學科研任務的專業師資為本科高校的大數據專業主編了“高級大數據人才培養叢書”，并由電子工業出版社出版。值得一提的是，該套叢書配套資源豐富，免費提供教學課件、學習及實驗資料及其他資源。叢書一經出版，便收獲大批高校師生的好評，諸多高校紛紛將其作為大數據專業教材使用。
具體而言，該叢書包含《云計算》、《大數據》、《深度學習》、《大數據庫》、《大數據數學基礎》、《數據挖掘》、《Python程序設計》、《大數據可視化》、《大數據實驗手冊》、《虛擬化與容器》。其中，《云計算》長年名列中國計算機圖書被引用量前列，據知網評價微信公眾號（微信號：cnkipj）《【工學】高被引圖書前三甲，你讀過嗎？》報道，2010年至2014年《云計算》位居中國高被引圖書自動化技術、計算機技術類別第一名。
為有效幫助老師進行大數據專業教學，為大家解答授課科研過程中關于教學、課程、實驗等方面的疑問，并為師生們開展實驗提供切實幫助，云創大數據創建了每本教材的交流群。歡迎大家微信掃碼進群！
《云計算》
《云計算》第一版于2010年3月出版，第二版于2011年5月出版，時隔4年，第三版于2015年7月出版。《云計算》已經成為了全國高校教材，素有云計算領域“紅寶書”之稱，內容主要包括大數據與云計算，Google云計算原理與應用，Amazon云計算AWS，微軟云計算Windwos Azure，Hadoop 2.0 主流開源云架構，Hadoop 2.0大家族，虛擬化技術，OpenStack 開源虛擬化平臺，云計算數據中心，云計算核心算法，中國云計算技術。
《大數據》
《大數據》是國內絕大多數高校采用的教材《云計算》（1～3版）的姊妹篇，是清華大學博士、中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任、中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任劉鵬教授聯合國內多位專家歷時兩年的心血之作。大數據領域一直缺乏一本權威教材，希望本書能夠填補空白。本書系統地介紹了大數據的理論知識和實戰應用，包括大數據采集與預處理、數據挖掘算法與工具、深度學習以及大數據可視化等，并深度剖析了大數據在互聯網、商業和典型行業的應用。
《深度學習》
深度學習開啟了人工智能發展的新一輪高潮。《深度學習》為沒有任何機器學習基礎的人提供了一個深度學習的入門教材，使用淺顯易懂的語言和深入淺出的方式循循善誘，給初學者一個從原理到實踐的深度學習大餐。本書內容主要包括：深度學習來源及應用，深度學習的數學基礎，人腦神經系統與深度學習，深度學習基本過程，深度學習主流模型，深度學習開源框架，深度學習在圖像中的應用，深度學習在語音中的應用，深度學習在文本中的應用，深度學習前沿發展。
《大數據庫》
《大數據庫》系統地介紹了大數據庫的理論知識和實戰應用，包括大數據庫概述、分布式數據庫HBase、數據倉庫工具Hive、大數據查詢系統Impala、內存數據庫Spark、Spark SQL、鍵值數據庫、流式數據庫和數據應用托管平臺Docker等，并緊跟大數據的發展前沿，既有理論深度，又有使用價值。通過本書可掌握大數據庫的概念和原理，學習主要的大數據庫技術和核心算法。
《數據挖掘》
《數據挖掘》的定位是大數據挖掘技術與應用。通過本書可掌握經典數據挖掘理論、方法、工具與應用，大數據環境下常用數據挖掘算法的優化，大數據新常態下催生的數據分析方法（如推薦系統、鏈接分析與網頁排序、互聯網信息抽取、日志挖掘與查詢分析）、工具與應用等。
《Python程序設計》
本書是一本全面的從入門到實踐的Python編程教程，從帶領讀者快速掌握基本的編程知識開始，循序漸進、層層深入地引導讀者利用新學到的知識開發功能豐富的項目。全書首先介紹了Python的基本概念和安裝；隨后介紹了包括數據類型、文件操作、程序調試、類和對象、連接數據源等基本知識；并結合網絡爬蟲、數據挖掘、自然語言處理、數據可視化、Web和移動應用等工具，以案例為依托進行項目實戰；最后介紹了國內各種云服務平臺，以及如何運用Python實現訪問。本書的全部實驗均可在大數據實驗平臺上遠程開展，也可在高校部署的BDRack大數據實驗一體機上本地開展。
《大數據可視化》
有圖有真相；有樹木，有森林；沙中淘金，是大數據可視化的價值。《大數據可視化》教材在分析視覺特性基礎上，嘗試建立大數據理論與實踐應用之間橋梁，讀者能夠體驗數據之美，科學之美。作為大數據應用的分支，可視化有其自己的邏輯，本書嘗試在大數據應用之海，擦亮可視化的貝殼，為大數據應用錦上添花。
《大數據實驗手冊》
《大數據實驗手冊》內涵HDFS實驗、YARN實驗、MapReduce實驗、Hive實驗、Spark實驗、ZooKeeper實驗、HBase實驗、Storm實驗、MongoDB實驗、LevelDB實驗、Mahout實驗和綜合實戰等42個大數據實驗，每個實驗呈現詳細的實驗目的、實驗內容、實驗原理和實驗流程指導，涵蓋原理驗證、綜合應用、自主設計及創新的多層次實驗內容。本書所有實驗均在向公眾開放的大數據實驗平臺和BDRack大數據實驗一體機上驗證通過。
進入京東“電子工業出版社”官方旗艦店搜索書名下單購買！
↓↓↓
