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隨著大數據技術的普及，它已經被廣泛應用于互聯網、電信、金融、工業制造等諸多行業。據相關報告統計，大數據人才需求呈井噴態勢，越來越多的程序員開始學習大數據技術，這使得它已經成為程序員所需的基本技能。為了滿足大數據人才市場需求，越來越多的大數據技術書籍不斷面世，包括《Hadoop權威指南》《Hadoop實戰》等。盡管如此，面向初、中級學者，能夠系統化、體系化介紹大數據技術的基礎書籍并不多見。筆者曾接觸過大量大數據初學者，他們一直渴望能有一本簡單且易于理解的教科書式的大數據書籍出現。為了滿足這些讀者的需求，筆者根據自己多年的數據項目和培訓經驗，繼《Hadoop技術內幕》書籍之后，于兩年前開始嘗試編寫一本淺顯易讀的大數據基礎書籍。

·17.2萬字

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文本數據挖掘：基于R語言

文本是一種特殊的非結構化數據，在當今的大數據時代，其價值日趨凸顯。本書利用開源而強大的R軟件，對文本數據挖掘的概念、技術及技巧進行了系統的介紹。本書共11章，內容包括：走進文本數據挖掘，R語言快速入門，字符串的基本處理，用好正則表達式，導入各類文本數據，對各類文本數據進行預處理，文本特征提取的4種方法，基于機器學習的文本分類方法，文本情感分析，文本可視化，文本數據挖掘項目實踐。本書還提供了豐富的應用案例和程序源代碼引導讀者高效學習。本書適合對文本數據挖掘感興趣的學生、科研人員和數據科學從業者閱讀。同時，本書還可以作為工具書，為需要經常進行文本數據挖掘的讀者提供快速檢索。

·6.6萬字

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數據分析思維：產品經理的成長筆記

除了數據分析相關的案例之外，本書還涉及心理學、哲學、企業創新和管理、產品設計與優化等內容。這些內容相互之間都是有聯系的，它們組成了相對完整的知識體系。本書的第1章介紹了作者為何會踏上數據分析的道路，以及作者在生活、學習和工作實踐中形成的特有的“數據”價值觀。第2章講解在工作和學習中，如何養成良好習慣的方法。第3章針對產品設計與數據分析如何結合進行了介紹。第4章重點介紹在數據分析中會遇到的種種“陷阱”以及如何多維度思考以避免陷入這些“陷阱”。第5章用一些與數據相關的小故事來說明跨界看問題的重要性。第6章講的是工作和生活中的數據分析案例。第7章是作者對當下一些流行趨勢的看法。

·13.2萬字

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數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最后介紹Python操作示例。由于4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和游標只在SQLServer中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

·12.8萬字

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計算機視覺特征檢測及應用

本書立足于計算機視覺特征檢測這一基礎技術問題，介紹了特征點、線和區域的檢測方法，并給出具體的檢測應用實例，旨在為相關技術人員提供特征檢測及應用方面的新研究進展，促進特征檢測技術在社會經濟生活領域的應用和發展。本書內容分為兩部分：特征檢測方法和特征檢測技術應用。在特征檢測方法方面，第2章介紹特征點檢測方法，第3~5章介紹特征線檢測方法，第6章介紹斑狀區域檢測方法，第7~9章介紹規則形狀（如多邊形、三角形、圓和橢圓）檢測方法。在特征檢測技術應用方面，第10~11章介紹圖像對稱性檢測技術，第12章介紹新聞圖像中字幕檢測方法，第13~14章介紹珠寶的自動定位與測量技術，第15章介紹手鐲的檢測和自動測量技術。

·10.6萬字

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零基礎學MySQL數據庫管理

本書是一本全面介紹數據庫管理的書籍。基礎介紹篇介紹了數據庫、SQL、MySQL以及數據類型等概念，并介紹了MySQL的安裝和查詢;實踐入門篇詳細介紹了數據庫的創建、查詢、插入、修改和刪除等語句的使用方法;中高級篇深入介紹了MySQL關鍵字、運算操作、日期函數、視圖、操作符等，同時介紹了如何對數據庫文件進行備份和恢復;應用實戰篇以核酸數據庫系統為例，介紹業務流程、系統流程、分布式系統、Redis、核酸數據庫系統的設計與實現、搜索引擎，以及使用PHP程序調用數據庫等內容。本書內容新穎、圖文并茂、實例豐富、通俗易懂，可供互聯網開發人員、數據庫運營人員以及培訓機構等相關人員閱讀，亦可作為初學者的入門教材。

·3.5萬字

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實戰大數據：分布式大數據分析處理系統開發與應用

實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，從大數據技術基礎概念出發，介紹了大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，以及大數據集群的搭建，并在此基礎上講解了多種不同技術構成的離線/實時數據分析系統實戰項目。全書共10章，包括大數據概述、大數據分析的基本流程與工具、分布式大數據分析處理系統概述、構建大數據集群環境、構建基于LayUI的集群管理系統、基于HBase的大數據離線分析系統、基于Hive+Hadoop+Spark的大數據離線分析系統、基于MySQL+Spark的大數據離線分析系統、基于Redis+Kafka+Spark的大數據實時分析系統、基于Flume+Kafka+Flink的大數據實時分析系統。實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，適合從事大數據系統搭建與運維、大數據分析等崗位的技術人員閱讀，也適合高等院校大數據相關專業的學生使用。

·7.2萬字

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云計算服務保障體系

云計算是一種商業計算模型，它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算能力、存儲空間和信息服務。與以往的計算模式不同，云計算環境下，信息安全和服務保障問題更嚴重、更突出。本書從云計算的安全技術和服務質量評價兩個方面論述云計算服務保障的體系架構，安全技術方面主要闡述了基于可信計算的實時度量、基于角色的數據隔離訪問、云節點信任鏈的動態維護模型與驗證機制和多級安全訪問控制模型；服務質量評價方面提出基于動態篩選評價指標的云服務QoS模型（CSERVQUAL）和改進TOPSIS的云服務QoS評價方法（IEC-TOPSIS）。本書適合開發、維護和使用云計算服務的人員閱讀，可以作為云計算研究人員的參考書，也可以作為計算機與信息安全相關專業高年級本科和研究生階段教材。

·9.5萬字

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R數據挖掘實戰

本書通過循序漸進的介紹，讓讀者借助基礎以及先進的數據挖掘技術，幫助一個虛擬的商業公司解決對其造成負面影響的真實欺詐案例。通過全程參與這一極不尋常的數據挖掘案例，讀者將會掌握數據挖掘方面的強大技能。本書非常適合想通過R語言快速了解數據挖掘、預測分析、商業分析等領域的數據科學家和數據分析員閱讀，也適合高等院校數據挖掘相關專業師生和對數據挖掘感興趣的技術人員參考。

·15.4萬字

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云計算與大數據應用

本書是云計算與大數據相關專業的標準化教材。全書以云計算與大數據的應用為核心。以云計算與大數據的基本知識為入手，以實際應用為脈絡，用理論與實踐相結合的方式介紹云計算與大數據的內容，全書共分七章，首先介紹了云計算與大數據的基本內容，讓初學者有一定大致了解。而后介紹了云計算的應用，著重與在金融與制造行業的應用方面進行講解。最后以大數據的應用收尾。全文應用研究均以實學科前沿科技出發，內容詳細豐實，力求為云計算與大數據相關專業的學者提供學習指導與幫助。

·15.1萬字

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計算機視覺與深度學習實戰：以MATLAB、Python為工具

本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例（含可運行程序），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學習的汽車目標檢測、基于計算機視覺的自動駕駛應用、基于深度學習的視覺場景識別、基于深度特征的以圖搜畫、基于CNN的字符識別、基于CNN的物體識別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時間序列分析、基于深度學習的以圖搜圖技術、基于YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用，涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，并延伸到了深度學習理論及其應用方面。工欲善其事，必先利其器，本書對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材，并以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行，讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內容，并且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。

·14萬字

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新基建：大數據中心時代

在今后較長時期內，大數據中心將是我國新基建的重要任務和重點領域。新基建為大數據中心建設按下了加速鍵，行業邁入大發展的新階段。本書聚焦新基建浪潮下大數據中心的新內涵、新趨勢、新機遇、新挑戰，以大數據中心全生命周期標準為切入點，通過系統分析影響和指導大數據中心建設的新技術、新理念、新要求，多角度回應大發展階段大數據中心發展建設的需求，并輔以產業全景圖和優秀的實踐案例，幫助讀者解讀大數據中心，深入了解行業和技術趨勢。

·15.3萬字

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Python醫學數據分析入門

數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術，其廣泛應用于包括醫學在內的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數據分析框架，深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結合大量精選的實例，使用Python進行數據分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰和應用，盡量淡化分析方法的推導和計算過程，大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數據分析。本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

·7.2萬字

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Power BI數據分析與數據可視化（微課版）

本書注重基礎、循序漸進，系統地講述了Microsoft推出的智能商業數據分析軟件PowerBI的相關基礎知識，涵蓋了安裝PowerBIDesktop、獲取數據、查詢編輯器、數據分析表達式、數據視圖、管理關系、報表、可視化效果、PowerBI服務等內容，并在最后一章以社科研究數據分析為例進行了知識點的綜合講解。對于每一個知識點，本書都盡量結合實例幫助讀者學習理解。前8章最后都配有綜合實例來說明本章知識的使用方法。本書內容豐富、講解詳細，適用于初、中級PowerBI用戶，可用作各類院校相關專業的教材，也可作為PowerBI愛好者的參考書。

·8.3萬字

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數據庫技術與應用新概念教程（第二版）

本書是“十二五”普通高等教育本科國家級規劃教材，是數據庫原理及Access2010應用教材，書中內容結合醫學特點，以醫學數據為案例驅動教學。全書共分9章，從數據庫基礎知識開始，系統介紹了數據庫系統理論、數據表的創建和使用、數據查詢、窗體設計、報表操作、應用外部數據、宏命令及VBA編程，以及門診信息系統的案例設計。本書內容豐富，完整地表達了數據庫最常用的理論知識及實踐操作，適合作為醫學院校本科生數據庫應用技術課程的教材，也可作為各機構Access數據庫的培訓教材，以及全國計算機等級考試（二級Access）的參考書。

·16.6萬字

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Hadoop 3實戰指南

本書主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先簡單介紹Hadoop，讓剛接觸Hadoop的讀者對它有個基本了解；接著介紹目前使用比較多的分布式文件系統HDFS，內容涉及NameNode的原理、HA、HDFSFederation和HDFS3.0中新增的特性；然后從應用管理和資源調度這兩個方面介紹一個通用的資源管理平臺YARN；再后討論如何在YARN平臺中運行應用，比如如何將應用遷移到YARN平臺，以及非Hadoop的應用是如何兼容YARN模式的。最后，書中給出了一些工作實戰指南，包括如何搭建一個生產可用的Hadoop3.0集群；如何將現有Hadoop2.0集群升級到Hadoop3.0，及其在升級過程中遇到的問題；如何針對Hadoop進行二次開發，并參與社區，向社區貢獻代碼；一個大數據平臺應具備哪些必備組件等。

·8.3萬字

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大數據架構和算法實現之路：電商系統的技術實戰

本書介紹了一些主流技術在商業項目中的應用，包括機器學習中的分類、聚類和線性回歸，搜索引擎，推薦系統，用戶行為跟蹤，架構設計的基本理念及常用的消息和緩存機制。在這個過程中，我們有機會實踐R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系統。如前所述，本書最大的特色就是，從商業需求出發演變到合理的技術方案和實現，因此根據不同的應用場景、不同的數據集合、不同的進階難度，我們為讀者提供了反復溫習和加深印象的機會。

·19.7萬字

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Kubernetes云原生數據管理

本書圍繞Kubernetes云原生數據基礎設施，介紹了如何通過Kubernetes管理數據存儲，如何通過Helm和Operator在Kubernetes上自動部署和管理數據庫，闡述了數據流式傳輸和數據分析的過程，探討了在機器學習及其他新興用例中如何使用Kubernetes云原生數據等。本書不僅深入闡述了云原生基礎設施的發展歷程和處理方式，而且分門別類地為每個場景提供了可以直接運行的示例代碼，以便讀者學習和練習。本書結構與英文原版保持一致，是DaoCloud云原生數據存儲專家經反復校對后提供的譯本。本書適合從事云端設計、構建和運行應用的開發人員，以及架構師和云原生工程師。無論你是Kubernetes數據存儲方面的“新手”還是有經驗的“老兵”，相信本書都能讓你有所受益。

·16.3萬字

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OLAP引擎底層原理與設計實踐

本書分為6篇，共14章。從OLAP核心概念出發，以Presto為例，從整體執行流程到不同SQL的執行原理，力圖把OLAP查詢的核心流程以一種系統化的方式來給讀者講清楚。第一篇背景知識（第1章和第2章）介紹OLAP的基礎知識和Presto相關的背景知識，并給出了后續貫穿全書的SQL代碼；第二篇核心原理（第3章和第4章）非常詳細地串講了SQL執行流程，介紹了執行計劃的生成和優化；第三篇經典SQL（第5~8章）對多種經典SQL的執行進行原理級解析；第四篇數據交換機制（第9章和第10章）對整個交換機制和OLAP引擎的具體實現原理進行了介紹；第五篇插件體系與連接器（第11章和第12章）介紹了插件體系及其背后的SPI機制，并以Example-HTTP為例幫助讀者鞏固連接器相關的知識；第六篇函數原理與開發（第13章和第14章）從原理出發分析了函數的構成、注冊流程、語義分析中的函數解析、函數調用，然后用多個實際案例介紹了高級API及低級API的底層開發方法。