1.书力求简单、实用，坚持以实例为主，理论为辅。 从应用场景切入，围绕新基建的云计算、大数据及人工智能，介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景，使读者了解大数据项目和机器学习开发过程，能设计不同场景下的项目架构，并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop spark Python三合一，内容讲解重点分明，细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵，尽可能让读者用更低的成本，尽快掌握相关技术，紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块，让读者在学完该章节的知识后能够举一反三，学以致用，早日投身新基建。 3.布局合理，循序渐进，自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes，然后介绍大数据的常用组件，为读者的后续实践打好基础后，开始讲解机器学习库的相关用法；随着人工智能的快速发展，神经网络
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