本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。
第一部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域—容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程；第四部分是机器学习相关算法的应用，包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用；第五部分，以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法，来实现一个基于Web的推荐系，以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。
本书轻理论，重实践，适合有一定编程基础，且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣，希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时，本书还可作为广大院校相关专业的教材和培训参考用书。

朱春旭，高级软件工程师，长期在各大企业、政府机构教授大数据开发与应用培训课程，精通Python大数据处理与分析、PythonWeb开发等。著有畅销书《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》等。

第1篇 入门篇
第1章 初识大数据
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的起源
1.1.2 大数据的特征
1.1.3 大数据时代面临的挑战
1.2 如何处理与分析大数据
1.2.1 大数据处理与分析的相关步骤
1.2.2 大数据处理与分析的相关工具
1.3 大数据的产业应用
第2篇 准备篇
第2章 万丈高楼平地起，使用Docker作地基
2.1 初识Docker
2.1.1 Docker简介
2.1.2 Docker的应用场景
2.1.3 Docker引擎
2.1.4 Docker架构
2.2 搭建Docker运行环境
2.2.1 安装虚拟机
2.2.2 安装Linux系统和客户端工具
2.2.3 在CentOS上安装Dncker
……
第3篇 技法篇
第4篇 算法篇
第5篇 实战篇