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Python人工智能編程實踐
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本書在不涉及大量數學與編程知識的前提下,從零開始,逐步帶領讀者熟悉并掌握當下最新的基于Python3的人工智能編程工具,包括但不限于數據分析(Pandas),以及支持單機(Scikitlearn)、深度(PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle)和分布式(PySparkML)機器學習的開源程序庫,等等。全書共分為4部分,分別如下。入門篇:包括對全書核心概念的指南性介紹,以及如何在多種主流PC操作系統上(如Windows、macOS和Ubuntu)配置基本編程環境的詳細說明。基礎篇:涵蓋了Python3.11的編程基礎、基于Pandas2.0的數據分析,以及使用Scikitlearn1.3解決大量經典的單機(單核/多核)機器學習問題。進階篇:介紹如何使用PyTorch2.0、TensorFlow2.12,以及PaddlePaddle2.5,分別搭建多種深度學習神經網絡框架。嘗試基于PySpark3.4的ML編程庫完成一些常見的分布式機器學習任務。實踐篇:利用全書所講授的Python編程、數據分析,以及(單機、深度、分布式)機器學習知識,從事Kaggle多種類型的競賽實戰。同時,介紹如何使用Git工具,在Gitee與GitHub平臺上更新和維護自己的日常代碼與編程項目。綜上,本書面向所有對人工智能領域感興趣的讀者,特別適合從事數據挖掘、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等相關技術研發和應用實踐的初學者。

范淼 徐晟桐 ·程序設計 ·9.4萬字

一本書講透數據治理:戰略、方法、工具與實踐
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這是一本能為數字化轉型企業的數據治理提供指導的著作,由用友集團官方出品,得到了用友集團董事長王文京、DAMA中國區主席汪廣盛等9位企業界和學術界數字化專家的一致好評。它基于國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗,從道、法、術、器4個維度、深入展開,不僅有數據治理在戰略層面的頂層設計,還有數據治理在執行層面的實施方法,既可作為數據治理的綱領性指南,又可作為數據治理的實操手冊。從數據治理的戰略規劃到落地實施,本書將各環節的核心內容概括為“3個戰略機制、8項關鍵舉措、7種技術能力、7個治理工具”。數據治理之道:3個戰略機制高屋建瓴地介紹了數據治理的數據戰略、組織機制和數據文化。這3個機制能夠幫助企業形成數據治理的自我驅動、自我進化、可持續發展和長效運營機制。數據治理之法:8項關鍵舉措重點講解了數據治理的8項舉措:理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規劃、保障體系建設、技術體系建設、策略執行與監控、績效考核、長效運營。這8項舉措構成了企業數據治理的完整實施方法論。數據治理之術:7種技術能力重點講解了數據治理的7種能力:數據梳理與建模、元數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。數據治理之器:7個治理工具從功能角度講解了數據治理所用到的7個工具:數據模型管理工具、元數據管理工具、數據標準管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全治理工具、數據集成與共享工具。除此之外,本書還包括兩個綜合的數據治理案例,以及數據治理的6項準備工作和6個誤區。

用友平臺與數據智能團隊 ·數據庫 ·29.5萬字

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