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Python金融數(shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)戰(zhàn)
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Python金融數(shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)戰(zhàn)

這是一本金融數(shù)據(jù)挖掘與分析領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)性著作，它能指導(dǎo)零Python編程基礎(chǔ)和零數(shù)據(jù)挖掘與分析基礎(chǔ)的讀者快速掌握金融數(shù)據(jù)挖掘與分析的工具、技術(shù)和方法。讀完本書(shū)，你將會(huì)有如下3個(gè)方面的收獲。（1）Python編程基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先詳細(xì)講解了Python的核心語(yǔ)法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數(shù)據(jù)處理工具的使用；然后詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程和技巧。通過(guò)深入淺出的語(yǔ)言和豐富的樣例展示，幫助初學(xué)者快速上手Python，為之后的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)夯實(shí)基礎(chǔ)。（2）數(shù)據(jù)挖掘與分析的經(jīng)典方法：詳細(xì)講解了經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法，包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測(cè)、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間序列分析等。（3）主要金融應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘方法：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的采集和熱點(diǎn)分析、輿情分析中的情感分析、股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、個(gè)人信用評(píng)分、企業(yè)信用評(píng)分、用戶畫(huà)像、目標(biāo)客戶精準(zhǔn)分析、銷售數(shù)據(jù)分析等金融行業(yè)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景，給出了數(shù)據(jù)挖掘和分析的方法。本書(shū)注重實(shí)戰(zhàn)，配有大量精心設(shè)計(jì)的案例，同時(shí)還有配套的講解視頻、代碼和數(shù)據(jù)資源，可操作性強(qiáng)。

劉鵬 高中強(qiáng)等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·18.3萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)實(shí)踐：計(jì)算機(jī)視覺(jué)
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深度學(xué)習(xí)實(shí)踐：計(jì)算機(jī)視覺(jué)

本書(shū)主要介紹了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的應(yīng)用及工程實(shí)踐，以Python3為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，并結(jié)合當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行實(shí)例展示。主要內(nèi)容包括：OpenCV入門(mén)、深度學(xué)習(xí)框架介紹、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學(xué)習(xí)框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過(guò)本書(shū)，讀者能夠了解深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)各個(gè)方向的應(yīng)用以及最新進(jìn)展。本書(shū)的特點(diǎn)是依托工業(yè)環(huán)境的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具備較強(qiáng)的實(shí)用性和專業(yè)性。適合于廣大計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程領(lǐng)域的從業(yè)者、深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者、相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生和研究生以及對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)感興趣的愛(ài)好者使用。

繆鵬 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.3萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法
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大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法

信息和影響力在人際網(wǎng)絡(luò)中的傳播無(wú)處不在。大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為研究信息和影響力在網(wǎng)絡(luò)中的傳播提供了全新的機(jī)會(huì)。《大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法》系統(tǒng)總結(jié)了信息和影響力傳播模型和算法方面的近二十年的研究成果。在傳播模型方面，本書(shū)詳細(xì)介紹了若干經(jīng)典的隨機(jī)傳播模型，準(zhǔn)確論述了模型之間的關(guān)系和模型的主要性質(zhì)。在傳播算法方面，本書(shū)以影響力最大化為主線，介紹了適用于不同場(chǎng)景的基于影響力傳播的優(yōu)化問(wèn)題和算法。此外，本書(shū)也介紹了其他傳播模型和基于數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳播的推斷和學(xué)習(xí)方法等。本書(shū)以扎實(shí)的理論論述為基礎(chǔ)，將基礎(chǔ)理論與多方面的應(yīng)用背景結(jié)合，并介紹了相關(guān)方面的最新研究成果。

陳衛(wèi) ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·19.9萬(wàn)字

云數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)
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云數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)

本教材共介紹7個(gè)項(xiàng)目，項(xiàng)目1為云數(shù)據(jù)中心認(rèn)知，主要介紹了什么是數(shù)據(jù)中心、云數(shù)據(jù)中心的特點(diǎn)、體系結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)中心和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的區(qū)別、綠色數(shù)據(jù)的概念以及發(fā)展趨勢(shì)。項(xiàng)目2介紹了云數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃與設(shè)計(jì)，主要包括云數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)建設(shè)的指標(biāo)、基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃以及云數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化策略。項(xiàng)目3介紹了云數(shù)據(jù)中心的硬件選型，主要包括服務(wù)器設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及存儲(chǔ)設(shè)備的介紹和選型。項(xiàng)目4到項(xiàng)目6則重點(diǎn)介紹了虛擬化技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)和運(yùn)維技術(shù)，以及KVM虛擬化的搭建OpenStack的搭建，Zabbix、Puppet、KickStart搭建，項(xiàng)目7則介紹了Docker與Kubernetes容器技術(shù)，其中詳細(xì)介紹了Docker與Kubernetes的搭建和實(shí)現(xiàn)。

戴經(jīng)國(guó) 何豐 王國(guó)濱 郭炳宇 姜善永 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·12.1萬(wàn)字

Microsoft Power BI 智能大數(shù)據(jù)分析
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Microsoft Power BI 智能大數(shù)據(jù)分析

本書(shū)對(duì)PowerBI產(chǎn)品進(jìn)行了全面的介紹，從原理介紹到實(shí)踐。PowerBI可以讓微軟云MicrosoftAzure的用戶在使用數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，HDInsight、RServer，機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)處理的同時(shí)更好的輸出和展現(xiàn)數(shù)據(jù)。作為數(shù)據(jù)分析和報(bào)表制作的用戶可以高效合理運(yùn)用PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和制作生動(dòng)且可交互的報(bào)表，作為開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)需求集成和嵌入PowerBI服務(wù)。

世紀(jì)互聯(lián)藍(lán)云公司主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·9.3萬(wàn)字

SQL Server 2016 數(shù)據(jù)庫(kù)教程（第4版）
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SQL Server 2016 數(shù)據(jù)庫(kù)教程（第4版）

本書(shū)基礎(chǔ)部分包含10章，第1章介紹數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念，第2章到第10章系統(tǒng)介紹SQLServer2016，分界面和T-SQL命令兩種方式，并通過(guò)9個(gè)實(shí)驗(yàn)介紹SQLServe基本內(nèi)容。綜合應(yīng)用部分包含6個(gè)綜合實(shí)例。在進(jìn)行SQLServer2016綜合實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)備過(guò)程中，濃縮了創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)、表結(jié)構(gòu)、表記錄操作、視圖、觸發(fā)器、完整性、存儲(chǔ)過(guò)程等數(shù)據(jù)庫(kù)的基本對(duì)象。

鄭阿奇 劉啟芬 顧韻華主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.6萬(wàn)字

可視化分析與SAS實(shí)現(xiàn)
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可視化分析與SAS實(shí)現(xiàn)

本書(shū)比較全面地介紹了可視化分析的基本概念、技術(shù)組成和產(chǎn)品的架構(gòu)。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者除了可以了解可視化的知識(shí)以外，還可以學(xué)習(xí)可視化分析的基本方法。本書(shū)特別適合于那些希望通過(guò)簡(jiǎn)潔、快速的方法就能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，進(jìn)行數(shù)據(jù)探索；無(wú)須寫(xiě)代碼就能進(jìn)行數(shù)學(xué)建模；設(shè)計(jì)各種實(shí)用報(bào)表方便決策的數(shù)據(jù)分析人員和相應(yīng)的管理人員。對(duì)于進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的初級(jí)人員，本書(shū)也是一本不錯(cuò)的指南。

朱繼輝 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11萬(wàn)字

Artificial Intelligence for Big Data
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Artificial Intelligence for Big Data

Thisbookisforyouifyouareadatascientist,bigdataprofessional,ornovicewhohasbasicknowledgeofbigdataandwishtogetproficiencyinArtificialIntelligencetechniquesforbigdata.Somecompetenceinmathematicsisanaddedadvantageinthefieldofelementarylinearalgebraandcalculus.

Anand Deshpande Manish Kumar ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·8.4萬(wàn)字

新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)
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新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)

全書(shū)共分為淺談大數(shù)據(jù)、探尋云計(jì)算世界、人工智能、探尋物聯(lián)網(wǎng)世界、身邊的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)五個(gè)模塊，每個(gè)模塊內(nèi)容分為概述性介紹、基礎(chǔ)原理講解及深入技術(shù)分析與應(yīng)用三個(gè)層次。本書(shū)緊跟現(xiàn)代化信息技術(shù)，涉及的知識(shí)面廣、內(nèi)容深入，部分知識(shí)有一定的難度，對(duì)于學(xué)生理解和掌握現(xiàn)代信息技術(shù)具有很高的理論和應(yīng)用價(jià)值。學(xué)習(xí)和掌握本書(shū)五個(gè)模塊的知識(shí)后，有利于學(xué)習(xí)和掌握其技術(shù)門(mén)類，還有利于了解和學(xué)習(xí)相關(guān)的現(xiàn)代信息技術(shù)，快速上手、解決實(shí)際問(wèn)題、掌握相關(guān)應(yīng)用或開(kāi)發(fā)。本書(shū)可作為高等職業(yè)院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書(shū)，也可作為關(guān)心和學(xué)習(xí)現(xiàn)代信息技術(shù)人士的專業(yè)書(shū)籍，還可作為培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相關(guān)專業(yè)的培訓(xùn)教材。

游新娥 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·19.8萬(wàn)字

Python數(shù)據(jù)分析：基于Plotly的動(dòng)態(tài)可視化繪圖
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Python數(shù)據(jù)分析：基于Plotly的動(dòng)態(tài)可視化繪圖

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和硬件設(shè)備成本的降低，當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)存在海量的數(shù)據(jù)，想要快速?gòu)倪@些數(shù)據(jù)中獲取更多有效的信息，數(shù)據(jù)可視化是重要的一環(huán)。對(duì)Python語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態(tài)性、不易分享等缺點(diǎn)，限制了Python在數(shù)據(jù)可視化中的發(fā)展。為了解決這個(gè)問(wèn)題，新型的動(dòng)態(tài)可視化開(kāi)源模塊Plotly應(yīng)運(yùn)而生。由于Plotly具有動(dòng)態(tài)、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經(jīng)問(wèn)世就受到開(kāi)發(fā)人員的喜愛(ài)。

孫洋洋等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·8.7萬(wàn)字

Architects of Intelligence
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Architects of Intelligence

FinancialTimesBestBooksoftheYear2018TechRepublicTopBooksEveryTechieShouldReadBookDescriptionHowwillAIevolveandwhatmajorinnovationsareonthehorizon?Whatwillitsimpactbeonthejobmarket,economy,andsociety?Whatisthepathtowardhuman-levelmachineintelligence?Whatshouldwebeconcernedaboutasartificialintelligenceadvances?ArchitectsofIntelligencecontainsaseriesofin-depth,one-to-oneinterviewswhereNewYorkTimesbestsellingauthor,MartinFord,uncoversthetruthbehindthesequestionsfromsomeofthebrightestmindsintheArtificialIntelligencecommunity.Martinhaswide-rangingconversationswithtwenty-threeoftheworld'sforemostresearchersandentrepreneursworkinginAIandrobotics:DemisHassabis(DeepMind),RayKurzweil(Google),GeoffreyHinton(Univ.ofTorontoandGoogle),RodneyBrooks(RethinkRobotics),YannLeCun(Facebook),Fei-FeiLi(StanfordandGoogle),YoshuaBengio(Univ.ofMontreal),AndrewNg(AIFund),DaphneKoller(Stanford),StuartRussell(UCBerkeley),NickBostrom(Univ.ofOxford),BarbaraGrosz(Harvard),DavidFerrucci(ElementalCognition),JamesManyika(McKinsey),JudeaPearl(UCLA),JoshTenenbaum(MIT),RanaelKaliouby(Affectiva),DanielaRus(MIT),JeffDean(Google),CynthiaBreazeal(MIT),OrenEtzioni(AllenInstituteforAI),GaryMarcus(NYU),andBryanJohnson(Kernel).MartinFordisaprominentfuturist,andauthorofFinancialTimesBusinessBookoftheYear,RiseoftheRobots.HespeaksatconferencesandcompaniesaroundtheworldonwhatAIandautomationmightmeanforthefuture.MeetthemindsbehindtheAIsuperpowersastheydiscussthescience,businessandethicsofmodernartificialintelligence.ReadJamesManyika’sthoughtsonAIanalytics,GeoffreyHinton’sbreakthroughsinAIprogramminganddevelopment,andRanaelKaliouby’sinsightsintoAImarketing.ThisAIbookcollectstheopinionsoftheluminariesoftheAIbusiness,suchasStuartRussell(coauthoroftheleadingAItextbook),RodneyBrooks(aleaderinAIrobotics),DemisHassabis(chessprodigyandmindbehindAlphaGo),andYoshuaBengio(leaderindeeplearning)tocompleteyourAIeducationandgiveyouanAIadvantagein2019andthefuture.

Martin Ford ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·19.7萬(wàn)字

云數(shù)據(jù)管理實(shí)戰(zhàn)指南
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云數(shù)據(jù)管理實(shí)戰(zhàn)指南

本書(shū)從當(dāng)下數(shù)據(jù)中心的主要系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，介紹如何使用適合云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的災(zāi)備方式來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)保護(hù)。

魏磊 張聰 鄔小亮等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)項(xiàng)目化教程（微課版）
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計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)項(xiàng)目化教程（微課版）

全書(shū)以Windows7和Office2010為平臺(tái)，內(nèi)容劃分為走進(jìn)計(jì)算機(jī)的世界、Windows7輕松玩轉(zhuǎn)、速排工作文檔、速算辦公報(bào)表之Excel2010、速制演示文稿之PowerPoint2010、Office高級(jí)應(yīng)用6個(gè)學(xué)習(xí)情境。本書(shū)對(duì)重點(diǎn)知識(shí)點(diǎn)和技能點(diǎn)都添加了微課，方便讀者掃描二維碼觀看，輕松掌握相關(guān)知識(shí)。

余毅 廖麗 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·18.3萬(wàn)字

智能與數(shù)據(jù)重構(gòu)世界
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智能與數(shù)據(jù)重構(gòu)世界

當(dāng)前我們已經(jīng)進(jìn)入了智能與數(shù)據(jù)時(shí)代，因此，無(wú)論從事什么職業(yè)，我們都應(yīng)該對(duì)智能與數(shù)據(jù)方面的知識(shí)及應(yīng)用有所了解。基于此，本書(shū)不僅對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)的智能科技進(jìn)行了全面的介紹，還對(duì)智能科技非常重要的一些應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了分析探討，并給出了大量的實(shí)際案例，具有很強(qiáng)的科普性、實(shí)用性和啟發(fā)性。本書(shū)適合企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者、學(xué)生及各類從業(yè)人員閱讀，希望讀者通過(guò)對(duì)智能科技的了解和對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的認(rèn)識(shí)，能夠走進(jìn)和重構(gòu)未來(lái)智能新世界！

(美)薄智泉 徐亭主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.9萬(wàn)字

Python數(shù)據(jù)分析入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)
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Python數(shù)據(jù)分析入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)系統(tǒng)地描述了如何利用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。由淺入深的編寫(xiě)方式可以幫助讀者輕松愉快地進(jìn)入數(shù)據(jù)的世界。全書(shū)從理論到實(shí)踐、從基礎(chǔ)語(yǔ)法到科學(xué)計(jì)算庫(kù)，循序漸進(jìn)地講解了Python數(shù)據(jù)分析所需要學(xué)習(xí)的技能。搭配項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)幫助讀者更好、更快地掌握Python數(shù)據(jù)分析知識(shí)點(diǎn)。此外，還全面介紹了數(shù)據(jù)分析的必知必會(huì)技能。本書(shū)提供代碼資源下載服務(wù)，每章均配有重要知識(shí)點(diǎn)串講視頻。本書(shū)不僅適合零基礎(chǔ)喜歡數(shù)據(jù)分析的入門(mén)級(jí)讀者，還可助力數(shù)據(jù)分析從業(yè)者進(jìn)行技術(shù)進(jìn)階。

開(kāi)課吧組編 楊國(guó)俊 張植皓 潘海超等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.7萬(wàn)字

高效自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)：設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
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高效自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)：設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)

高效測(cè)試平臺(tái)的建設(shè)對(duì)軟件自動(dòng)化測(cè)試的效率有重大的意義。本書(shū)總結(jié)了高效測(cè)試平臺(tái)的基本設(shè)計(jì)方法，包括面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)思想、模塊化設(shè)計(jì)、可擴(kuò)展的彈性設(shè)計(jì)、測(cè)試設(shè)備的驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)、與CI/CD的結(jié)合，以及平臺(tái)的部署。介紹了如何進(jìn)行測(cè)試工具的選型、測(cè)試引擎的靈活配置，如何開(kāi)發(fā)高復(fù)用性的測(cè)試用例，如何進(jìn)行測(cè)試用例的生命周期管理等。此外，與平臺(tái)相結(jié)合，深入探討了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試、事件驅(qū)動(dòng)測(cè)試等測(cè)試腳本的設(shè)計(jì)模式、代碼自動(dòng)生成的實(shí)現(xiàn)、第三方工具的封裝。更難得的是，結(jié)合真實(shí)的大型電商案例，介紹了微服務(wù)、中臺(tái)等前沿技術(shù)與自動(dòng)化測(cè)試結(jié)合的方法與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書(shū)基于Python，是搭建高效自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)的指南，適合所有測(cè)試開(kāi)發(fā)、測(cè)試平臺(tái)優(yōu)化等相關(guān)人員入門(mén)及進(jìn)階學(xué)習(xí)。

徐德晨 茹炳晟 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.9萬(wàn)字

SQL Server 2012 數(shù)據(jù)庫(kù)教程（第3版）
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SQL Server 2012 數(shù)據(jù)庫(kù)教程（第3版）

本書(shū)介紹SQLServer2012數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，包含數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)、實(shí)驗(yàn)和綜合應(yīng)用。數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)包括數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念和SQLServer2012兩部分內(nèi)容；實(shí)驗(yàn)分為SQLServer2012主要內(nèi)容的實(shí)踐和訓(xùn)練；綜合應(yīng)用部分介紹PHP、ASP.NET(C#)和VB6.0平臺(tái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用系統(tǒng)操作SQLServer2012，分別為B/S和C/S方面的典型應(yīng)用。

鄭阿奇 劉啟芬 顧韻華主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.2萬(wàn)字

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：數(shù)據(jù)可靠性與數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題解決之道
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數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：數(shù)據(jù)可靠性與數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題解決之道

本書(shū)是一本關(guān)于如何清洗、整理和理解數(shù)據(jù)的手冊(cè)，還介紹了圍繞構(gòu)建更可靠的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的最佳實(shí)踐、技術(shù)和流程，并在此過(guò)程中培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)和利益相關(guān)方對(duì)數(shù)據(jù)的信任。本書(shū)首先引入“數(shù)據(jù)宕機(jī)”的概念，然后介紹如何跨多個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)管道技術(shù)構(gòu)建更具彈性的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。還介紹了數(shù)據(jù)可靠性工作流中的主動(dòng)異常檢測(cè)與監(jiān)測(cè)，并設(shè)置SLA、SLI和SLO，以及構(gòu)建由新鮮度、容量、分布、模式和沿襲這5個(gè)關(guān)鍵支柱組成的優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)平臺(tái)。之后深入探討在生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)際應(yīng)對(duì)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題所需的步驟，包括數(shù)據(jù)事件管理、根因分析、事后分析等。接著討論數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在大規(guī)模宣傳和普及數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)必須跨越的一些文化和組織障礙，并分享了幾個(gè)真實(shí)案例研究和與數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域領(lǐng)軍人物的對(duì)話。

(美)巴爾·摩西等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)技術(shù)入門(mén)
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大數(shù)據(jù)技術(shù)入門(mén)

從2015年開(kāi)始，國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)繼續(xù)保持高速的發(fā)展態(tài)勢(shì)，作者在與地方政府、證券金融公司的項(xiàng)目合作中發(fā)現(xiàn)，他們對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)很感興趣，并希望從大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)采集、管理、分析以及可視化等方面得到指導(dǎo)和應(yīng)用幫助。因此編寫(xiě)了這本大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速入門(mén)書(shū)。本書(shū)共12章，以Hadoop和Spark框架為線索，比較全面地介紹了Hadoop技術(shù)、Spark技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)訪問(wèn)、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。最后還給出兩個(gè)案例：環(huán)保大數(shù)據(jù)和公安大數(shù)據(jù)，供讀者參考。本書(shū)適合大數(shù)據(jù)技術(shù)初學(xué)者，政府、金融機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用決策和技術(shù)人員，IT經(jīng)理，CTO，CIO等快速學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)。本書(shū)也可以作為高等院校和培訓(xùn)學(xué)校相關(guān)專業(yè)的培訓(xùn)教材。

楊正洪 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·16.4萬(wàn)字

Scaling Scrum Across Modern Enterprises
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Scaling Scrum Across Modern Enterprises

Establishbusinessagilityinyourorganizationbyapplyingindustry-provenscalingstrategiesfrompopularScrumframeworkssuchasScrumofScrums(SoS),Scrum@Scale,Nexus,Large-ScaleScrum(LeSS),DisciplinedAgile,andSAFeKeyFeatures*LearnhowtobeAgileatscalebyimplementingbestpractices*UnderstandhowLean-AgilepracticesareincorporatedinDisciplinedAgileandtheScaledAgileFramework(SAFe)*CustomizeScrumandLean-AgilepracticestosupportportfolioandlargeproductdevelopmentneedsBookDescriptionScaledScrumandLean-AgilepracticesprovideessentialstrategiestoaddresslargeandcomplexproductdevelopmentchallengesnotaddressedintraditionalScrum.ThisScrum/Lean-Agilehandbookprovidesacomprehensivereviewandanalysisofindustry-provenscalingstrategiesthatenablebusinessagilityonanenterprisescale.Freeofmarketinghypeorvendorbias,thisbookhelpsyoudecidewhichpracticesbestfityoursituation.You'llstartwithanintroductiontoScrumasalightweightsoftwaredevelopmentframeworkandthenexplorecommonapproachestoscalingitformorecomplexdevelopmentscenarios.Thebookwillthenguideyouthroughsystemstheory,leandevelopment,andtheapplicationofholisticthinkingtomorecomplexsoftwareandsystemdevelopmentactivities.Throughout,you'lllearnhowtosupportmultipleteamsworkingincollaborationtodeveloplargeandcomplexproductsandexplorehowtomanagecross-teamintegration,dependency,andsynchronizationissues.Later,you'lllearnhowtoimproveenterpriseoperationalefficiencyacrossvaluecreationandvaluedeliveryactivities,beforediscoveringhowtoalignproductportfolioinvestmentswithcorporatestrategies.BytheendofthisScrumbook,youandyourproductteamswillbeabletogetthemostvalueoutofAgileatscale,evenincomplexcyber-physicalsystemdevelopmentenvironments.Whatyouwilllearn*UnderstandthelimitationsoftraditionalScrumpractices*ExploretherolesandresponsibilitiesinascaledScrumandLean-Agiledevelopmentenvironment*TailoryourScrumapproachtosupportportfolioandlargeproductdevelopmentneeds*Applysystemsthinkingtoevaluatetheimpactsofchangesintheinterdependentpartsofalargerdevelopmentanddeliverysystem*ScaleScrumpracticesatboththeprogramandportfoliolevelsofmanagement*UnderstandhowDevOps,testautomation,andCI/CDcapabilitieshelpinscalingScrumpracticesWhothisbookisforExecutives,productowners,Scrummasters,developmentteammembers,andotherstakeholderswhoneedtolearnhowtoscaleAgiletosupportlarge,complexprojectsandlargeenterpriseportfoliosandprogramswillfindthisbookuseful.AbasicunderstandingofthevaluesandprinciplesofAgileandtheScrum-basedframeworkforAgiledevelopmentpracticesisrequiredbeforeyougetstartedwiththisAgileScrumbook.

Cecil Rupp;Manjit Singh ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.9萬(wàn)字

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