两毛牛牛群

本書是深入研究互聯網思維的經典之作，從互聯網思維的定義到互聯網思維應用的具體案例表現。作者深入淺出、條分縷析，全面闡述互聯網思維的內核與精神，逐一點評當前關于互聯網思維的各種觀點。本書從最初級的互聯網思維應用到高端的粉絲經濟，平臺建設，自媒體營銷的方法都有詳細講解介紹。讓讀者了解什么是互聯網思維的同時還能學會把互聯網思維運用到自己的工作學習已經生活中。

·11.1萬字

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云計算

本書是一本系統講述云計算技術的專業書籍。介紹了云計算的概念、發展現狀、與網格計算的關系，系統闡述了GoogleGFS/MapReduce/Bigtable實現原理、GoogleAppEngine編程、Hadoop原理與安裝使用、亞馬遜AWS和微軟WindowsAzure的編程使用等，介紹了一些云計算理論研究熱點，并對云計算的未來進行了展望。讀者可與配套網站中國云計算(http

·19.4萬字

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數據分析實戰：基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐

本書分為三大部分，第一部分基礎篇（第1章和第2章）主要介紹數據分析的概念、術語、方法、模型等，為后續的內容展開奠定基礎。第二部分制表篇（第3章到第5章）介紹數據的采集、整理以及常用數據報表的制作。第三部分數據分析篇（第6章到第14章）占據了本書的大部分篇幅，囊括了常用的、有代表性的、實用的功能，包括數據掃描、數據標注、異常值分析、回歸等。

·7.3萬字

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Spark大數據分析實戰

Spark大數據技術還在如火如荼地發展，Spark中國峰會的召開，各地meetup的火爆舉行，開源軟件Spark也因此水漲船高，很多公司已經將Spark大范圍落地并且應用。Spark使用者的需求已經從最初的部署安裝、運行實例，到現在越來越需要通過Spark構建豐富的數據分析應用。寫一本Spark實用案例類的技術書籍，是一個持續了很久的想法。由于工作較為緊張，最初只是將參與或學習過的Spark相關案例進行總結，但是隨著時間的推移，最終還是打算將其中通用的算法、系統架構以及應用場景抽象出來，并進行適當簡化，也算是一種總結和分享。

·8.3萬字

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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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SQL必知必會（第5版）

SQL是使用最為廣泛的數據庫語言，幾乎所有重要的DBMS都支持SQL。本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的基本概念和語法，涉及數據的排序、過濾和分組，以及表、視圖、聯結、子查詢、游標、存儲過程和觸發器等內容，實例豐富，便于查閱。與其他同類圖書不同，本書沒有過多闡述數據庫基礎理論，而是專門針對一線軟件開發人員，直接從SQLSELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。新版對書中的案例進行了全面的更新，并增加了章后挑戰題，便于讀者鞏固所學知識。

·7.4萬字

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Hadoop與大數據挖掘

本書提供了大數據相關技術的簡介、原理、實踐、企業應用等，針對大數據相關技術，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有專業章節進行介紹，并且針對每一模塊都有相應的動手實踐，能有效加深讀者對大數據相關技術原理、技術實踐的理解。書中的挖掘實踐篇涉及企業在大數據應用中的所有環節，如數據采集、數據預處理、數據挖掘等，通過案例對整個系統的架構進行了詳細分析，對讀者有一定實踐指導作用。對于學習大數據相關技術的高校師生來說，本書不僅提供了大數據相關技術的基礎講解及原理、架構分析，還針對這些原理，配備有對應的動手實踐章節，幫助讀者加深對原理、架構的認識。同時，在每個模塊結束后，書中會有一個相對獨立的企業應用案例，幫助讀者鞏固學到的大數據技術相關知識。

·12.1萬字

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利用Python進行數據分析（原書第2版）

閱讀本書可以獲得關于在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第2版針對Python3.6進行了更新，并增加了實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

·15萬字

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R語言與數據挖掘

R是一種適用于統計分析計算和圖像處理的語言，受S語言和Scheme語言影響發展而來。早期R是基于S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環境下運行。R的語法來自Scheme，作為一款誕生于20世紀90年代的語言，R已經成為S統計編程語言的一類實現方式。本書從實際應用出發，結合實例及應用場景，深入淺出地介紹了R語言應用的相關知識：R語言的安裝及使用、數據對象與數據讀寫、常用數據管理、圖形探索、高級繪圖工具及常用的建模算法在R語言中的實現方式。書中以R語言的函數應用為主，先介紹了函數的應用場景及使用格式，再給出函數的應用實例，最后對函數的運行結果做出了解釋，將掌握函數應用的所需知識點按照實際使用的流程展示出來。

·9.2萬字

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數據結構與算法圖解

本書是數據結構與算法的入門指南，不局限于某種特定語言，略過復雜的數學公式，用通俗易懂的方式針對編程初學者介紹數據結構與算法的基本概念，培養讀者編程邏輯。主要內容包括：為什么要了解數據結構與算法，大O表示法及其代碼優化利用，棧、隊列等的合理使用，等等。

·6.3萬字

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大數據算法

介紹大數據上常見的算法設計思想，包括I/O敏感算法、并行算法和隨機化算法，以及幾個大數據比較熱門的專題。這三類算法當前國內算法書籍中介紹比較少，并行算法和隨機化算法盡管已經有相關書籍，但是并行算法的書籍往往和硬件聯系比較密切，偏重于計算密集型算法而不是數據密集型算法；隨機化算法也并非針對數據密集型計算提出的。

·15.2萬字

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SQL語言與關系數據庫

本書全面而系統地介紹了SQL語言的使用，并深入淺出地介紹了數據庫基本原理。主要內容包括：SQL基礎、SQL的查詢與修改、實體-聯系模型、關系模型、關系數據庫設計理論、SQL的高級功能、關系數據庫的實現技術及數據庫新技術等。本書著重于以實例引入概念，且對概念的闡述以夠用為度，注重實際技能的引導與培養。

·11.7萬字

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21天學通SQL Server

本書總分為5篇，共21章。第一篇主要講解數據庫的基礎，包括數據庫的概念及安裝。第二篇講解數據庫管理的常用知識，包括數據庫的管理、表的管理、確保數據的完整性及用戶權限的設置等內容。第三篇主要講解SQL的編程，包括T-SQL語言、存儲過程及觸發器。第四篇講解與商業智能有關的內容，包括集成服務、報表服務和分析服務。最后一篇是綜合案例篇，分別使用.NET和Java語言實現了與SQLServer2008的連接，并完成了圖書管理系統和在線訂餐系統。

·17.3萬字

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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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數據結構與算法（C語言版）

本書將基本的算法設計技術和數據結構很好地結合起來，第1章介紹數據結構和算法在程序設計中的作用，以及數據結構和算法的基本概念；第2章以初等數論作為應用實例介紹基本的算法設計技術，使學生初步理解常用的蠻力法、分治法、減治法、貪心法、動態規劃法等算法設計技術的設計思想；第3～7章依次介紹線性表、棧和隊列、字符串和多維數組、樹和二叉樹、圖等數據結構，并從算法設計技術的角度討論數據結構的基本操作；第8章和第9章是常用數據處理技術，包括查找和排序，并從算法設計技術的角度闡述查找和排序的算法思想和設計過程。

·15萬字

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21天學通Oracle（第2版）

Oracle是目前全球應用最廣泛、功能最強大的關系型數據庫。本書結合大量實例，詳細地講述了Oracle數據庫各方面的知識。全書內容包括Oracle安裝配置、Oracle常用開發工具、SQLPlus、數據表、視圖、約束、函數與存儲過程、觸發器、序列、索引、用戶與角色、內置函數、控制語句、SQL查詢及更新語句、并發與鎖定、正則表達式、與編程語言結合使用。為了便于讀者學習與把握，在每章都使用了單獨的小節來展示實例，并給出習題和答案。

·18.9萬字

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大數據與機器學習：實踐方法與行業案例

大數據方面的書籍可謂琳瑯滿目，有的講解理論，有的介紹方法，有的傳播理念。但是，大數據從業人員（如數據工程師、數據分析師、業務分析師、算法設計師等）應該掌握哪些知識與技能，如何應用數據解決現實的業務問題呢？恐怕最能給出答案的還是實際的數據從業者。為此，三位作者基于近10年的數據分析與應用經驗，融合各自在商業銀行、互聯網金融和電商領域的切身體驗，寓理論于實戰，選取多個詳實的案例，站在企業實際應用的角度介紹數據分析應用過程并公布源代碼，并最終形成本書。本書對于讀者開展數據分析工作能夠提供直接幫助，為有志于在大數據領域發展的讀者啟航。

·13萬字

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SQL優化最佳實踐：構建高效率Oracle數據庫的方法與技巧

本書從多角度闡述了SQL語句優化的方方面面，總體上可分為兩大部分。第一部分主要講解跟SQL優化相關的背景知識和基本原理；第二部分重點講述了優化器的各種優化手段。本書整體具有以下幾個特點：書中內容由項目而生，以一線開發工程師的視角和言語展開。注重實戰。幾乎所有的章節都配以代碼，讀者可在環境中直接編寫代碼并運行。大部分代碼都附有詳細的說明，便于讀者理解內容。涵蓋了SQL語句的諸多方面，特別是第二部分，可作為工作手冊供大家優化時查閱使用。

·15.7萬字

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Spark大數據處理：技術、應用與性能優化

這是一本依據最新技術版本，系統、全面、詳細講解Spark的著作，作者結合自己在微軟和IBM的實踐經驗和對Spark源代碼的研究撰寫而成。首先從技術層面講解了Spark的體系結構、工作機制、安裝與部署、開發環境搭建、計算模型、Benchmark、BDAS等內容；然后從應用角度講解了一些簡單的、有代表性的案例；最后對Spark的性能優化進行了探討。

·10.8萬字

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對比Excel，輕松學習Python數據分析（入職數據分析師系列）

Python雖然是一門編程語言，但是在數據分析領域實現的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel又是大家比較熟悉、容易上手的軟件，可以通過Excel數據分析去對比學習Python數據分析。本書將數據分析過程中涉及的每一個操作都對照講解，讓你從熟悉的Excel操作中去學習對應的Python實現，而不是直接學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了大家對代碼的恐懼心理。這也是本書的一大特色，讓讀者可以像學Excel數據分析一樣，輕松學習Python數據分析。

·6.1萬字

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