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本書系統地描述了如何利用Python語言進行數據分析。由淺入深的編寫方式可以幫助讀者輕松愉快地進入數據的世界。全書從理論到實踐、從基礎語法到科學計算庫，循序漸進地講解了Python數據分析所需要學習的技能。搭配項目實戰幫助讀者更好、更快地掌握Python數據分析知識點。此外，還全面介紹了數據分析的必知必會技能。本書提供代碼資源下載服務，每章均配有重要知識點串講視頻。本書不僅適合零基礎喜歡數據分析的入門級讀者，還可助力數據分析從業者進行技術進階。

·7.7萬字

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SQL Server 2016 數據庫教程（第4版）

本書基礎部分包含10章，第1章介紹數據庫的基本概念，第2章到第10章系統介紹SQLServer2016，分界面和T-SQL命令兩種方式，并通過9個實驗介紹SQLServe基本內容。綜合應用部分包含6個綜合實例。在進行SQLServer2016綜合實例數據庫準備過程中，濃縮了創建數據庫、表結構、表記錄操作、視圖、觸發器、完整性、存儲過程等數據庫的基本對象。

·17.6萬字

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Python金融大數據分析（第2版）

《Python金融大數據分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

·17.3萬字

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劍指大數據：Flink實時數據倉庫項目實戰（電商版）

本書從需求規劃、需求實現到可視化展示等，遵循項目開發的主要流程，全景介紹了電商行業Flink實時數據倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念介紹、電商業務概述、數據倉庫理論介紹和數據倉庫建模等。最核心的內容是代碼中對Flink的靈活應用，為讀者展示了Flink處理數據的多種可能性。本書最后還詳細講解了項目的性能調優技巧和實戰案例，幫助讀者掌握更多的實戰經驗。本書適合具有一定編程基礎的讀者學習或作為參考資料，通過本書，可以使你快速了解實時數據倉庫，全面掌握實時數據倉庫的相關技術。

·13.1萬字

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數據要素化時代的數據治理

隨著數字化的發展，數據逐漸融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等環節，為數據的擁有者或使用者帶來經濟效益，成為一種新型的生產要素，給生產方式、生活方式和社會治理方式帶來了深刻的變革。本書主要介紹數據要素化時代的數據治理。本書分為5篇。第一篇“數據治理新趨勢”介紹DataOps的發展及實踐，產業級數據治理新趨勢，數據治理的場景化、工程化和智能化，以及數據資產的安全運營。第二篇“新理論、新方法和新技術”介紹數業的邏輯及路徑、數據治理的閉環管理方法、數據資產價值的呈現、數據治理的共治共享、精益數據治理，以及數據治理的“新四化”。第三篇“新型數據基礎設施”詳細介紹來自平安人壽、阿里巴巴和鏡舟科技3家企業的數據中臺產品的創新情況。第四篇“行業數據治理與數據安全治理”首先介紹高校是如何進行數據治理的，然后介紹數據的安全運營和數據質量問題解決之道。第五篇“企業最佳實踐”分享中國石化、中電金信和中國聯通3家企業在數據要素化過程中積累的經驗。本書適合對數據管理、數據治理、數字化轉型等相關主題感興趣的讀者閱讀，尤其適合從事相關工作的讀者參考借鑒。

·12.1萬字

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Implementing DevOps with Microsoft Azure

ThisbookisforDevOpsengineers,systemadministrators,anddevelopers(.net)whowanttoimplementDevOpsfortheirorganization.YoudonotneedtohaveanyknowledgeofVSTSorAzureAppServices(AzureWebApps/AzureWebsites).

·3.5萬字

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數據庫應用系統技術

本書以數據庫應用系統實現為線索，內容除數據庫技術外，還涵蓋系統分析、設計、開發和部署方法，并引入“互聯網+”思維和熱點技術。全書以一個完整的“e學習”系統實際案例驅動，采用MySQL和ASP.NET為實驗環境，幫助讀者通過實際應用理解數據庫應用系統的相關知識和開發方法，掌握實踐技能，綜合運用前沿信息技術實現領域創新應用。本書提供豐富的教學資源，可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費獲取相關資源包，也可以掃描書中的二維碼獲取相關資源或觀看演示視頻。本書通俗易懂、實例鮮活、技術先進，可作為各類高等學校數據庫技術、信息系統設計的入門教材，或者作為計算機基礎教育較高層次課程的教材，也可以作為數據庫應用系統開發實踐的技術參考書。

·14.2萬字

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短文本數據理解

短文本理解是伴隨著搜索引擎、社交網絡及聊天機器人等應用場景而興起的一個研究課題。它是近些年的一個研究熱點，且對未來人工智能的發展有重要的影響。由于短文本字詞少、歧義大、不遵守語法規則等特點，傳統自然語言處理技術如句法分析器等難以直接應用于短文本。因此，研究人員不得不另辟蹊徑來解決機器理解短文本的問題。

·6.8萬字

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金融商業算法建模：基于Python和SAS

這是一本貫穿金融業務經營全流程，以業務為驅動的金融數據挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監控、算法工程化等數據建模環節。本書的4位作者都是在金融領域有多年工作經驗的大數據專家，不僅技術功底深厚、業務經驗豐富，而且對金融行業從業者的需求痛點和圖書市場的供給情況有深入了解。他們通過精心策劃和寫作，讓本書內容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優化分析類三大主題，獨創九大模板：客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規行為識別、預測、運籌優化、流程挖掘，詳細講解了每個模板的算法原理、評估方法、優化方法和應用案例等，內容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外，本書還對數據科學項目中比較容易被忽視的內容做了補充，包括模型評估、模型監控、算法工程化，指導讀者構建易讀、高效、健壯的數據科學工程。本書堅持理論與實踐相結合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優化理論的同時，還打造了一套可輕松適配各種分析場景與需求的工具模板，力圖幫助讀者從理論快速跨越到實踐。

·18.2萬字

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Hands-On Mathematics for Deep Learning

Mostprogrammersanddatascientistsstrugglewithmathematics,havingeitheroverlookedorforgottencoremathematicalconcepts.ThisbookusesPythonlibrariestohelpyouunderstandthemathrequiredtobuilddeeplearning(DL)models.You'llbeginbylearningaboutcoremathematicalandmoderncomputationaltechniquesusedtodesignandimplementDLalgorithms.Thisbookwillcoveressentialtopics,suchaslinearalgebra,eigenvaluesandeigenvectors,thesingularvaluedecompositionconcept,andgradientalgorithms,tohelpyouunderstandhowtotraindeepneuralnetworks.Laterchaptersfocusonimportantneuralnetworks,suchasthelinearneuralnetworkandmultilayerperceptrons,withaprimaryfocusonhelpingyoulearnhoweachmodelworks.Asyouadvance,youwilldelveintothemathusedforregularization,multi-layeredDL,forwardpropagation,optimization,andbackpropagationtechniquestounderstandwhatittakestobuildfull-fledgedDLmodels.Finally,you’llexploreCNN,recurrentneuralnetwork(RNN),andGANmodelsandtheirapplication.Bytheendofthisbook,you'llhavebuiltastrongfoundationinneuralnetworksandDLmathematicalconcepts,whichwillhelpyoutoconfidentlyresearchandbuildcustommodelsinDL.

·7.4萬字

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Data Science Projects with Python

DataScienceProjectswithPythonisdesignedtogiveyoupracticalguidanceonindustry-standarddataanalysisandmachinelearningtoolsinPython,withthehelpofrealisticdata.ThebookwillhelpyouunderstandhowyoucanusepandasandMatplotlibtocriticallyexamineadatasetwithsummarystatisticsandgraphs,andextracttheinsightsyouseektoderive.Youwillcontinuetobuildonyourknowledgeasyoulearnhowtopreparedataandfeedittomachinelearningalgorithms,suchasregularizedlogisticregressionandrandomforest,usingthescikit-learnpackage.You’lldiscoverhowtotunethealgorithmstoprovidethebestpredictionsonnewand,unseendata.Asyoudelveintolaterchapters,you’llbeabletounderstandtheworkingandoutputofthesealgorithmsandgaininsightintonotonlythepredictivecapabilitiesofthemodelsbutalsotheirreasonsformakingthesepredictions.Bytheendofthisbook,youwillhavetheskillsyouneedtoconfidentlyusevariousmachinelearningalgorithmstoperformdetaileddataanalysisandextractmeaningfulinsightsfromunstructureddata.

·8.5萬字

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機器視覺原理與案例詳解

本書結合智能制造的發展方向，將機器視覺的理論知識與生產實際相結合，通過典型案例詳細講解機器視覺的基礎原理及其實現過程，并嘗試解決智能制造裝備智能化的相關問題。本書共12章，主要包括機器視覺概述、硬件構成、硬件選型、圖像處理技術、缺陷檢測技術、模式識別技術、尺寸測量技術、目標定位技術、機器視覺軟件CKVisionBuilder基礎及實戰、機器視覺軟件In-Sight基礎及實戰。本書圖文并茂、由淺入深，特別適合機器視覺的初學者學習或參考，還可作為高等院校相關專業、企業相應崗位的培訓教材。

·8.8萬字

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數據分析師寶典

隨著移動通信和互聯網應用的發展，物聯網、云計算、大數據等新興技術與應用不斷涌現。這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。本書拋開深奧的理論條文，采用了大量的圖表與案例，深入淺出，將枯燥生硬的理論知識用詼諧幽默、通俗易懂的語言娓娓道來。本書除對必備的理論知識進行介紹外，還注重實務操作，旨在幫助數據分析人員快速掌握數據分析的核心知識，實現數據分析能力的大幅度提高。

·12.6萬字

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大數據數學基礎（Python語言描述）

本書全面地講解了在科學領域廣泛運用的微積分、概率論與數理統計、線性代數、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與Python的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括極限、導數、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數理統計的基礎知識，包括數據分布特征、概率與概率分布、參數估計、假設檢驗等；第4章介紹了線性代數的基礎知識，包括行列式、矩陣的運算和特征分解、奇異值分解；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書示例大都結合Python進行求解分析，且每章都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·9萬字

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Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

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大數據運營與管理：數據中心數字化轉型之路

本書立足企業數據中心，對其演進歷程進行了回顧和總結，并站在數字化轉型的歷史潮頭，闡述了數據中心轉型的深層次原因和驅動力，明確了轉型的基本思路和模式，提出了數據中心運營管理并實現數字化的基本框架，探討了一些可供借鑒的實施策略、建議和實踐案例，為企業數據中心的發展描繪了新藍圖、開啟了新天地。因此，本書對于很多尚在苦苦思索數據中心在企業數字化轉型中如何定位、如何轉變的管理者來說，有著非常重要的指導意義。本書適合政府機構、各行業的信息化部門管理者、數據中心工作人員及相關研究人員閱讀。

·21萬字

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反饋：化解不確定性的數字認知論

反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數字化和智能的本質，也是影響未來商業最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現智能，基于簡單反饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數字化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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區塊鏈+：落地場景與應用實戰

本書從核心技術、運作邏輯、發展現狀、落地場景等方面介紹了最新技術——區塊鏈，主要介紹了區塊鏈在新零售、數字身份、數字版權、金融、物聯網、能源、教育、醫療、社交等領域的應用，增強了本書的實用性和可讀性。另外，本書還介紹了區塊鏈與5G、人工智能的融合應用。本書站在讀者的角度，從實際操作層面出發，全面闡述與區塊鏈有關的理論、落地場景、應用案例等。本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的可操作性，還具備一定的前沿性，是提升企業競爭力的必備工具。

·12.1萬字

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PostgreSQL實戰

本書由資深數據庫專業開發人員撰寫，系統介紹PostgreSQL10的豐富特性及其在生產實踐運維中的技巧，全書分為18章。基礎篇包括第1~4章，主要介紹PostgreSQL基礎知識，例如安裝與配置、客戶端工具、數據類型、SQL高級特性等，為讀者閱讀核心篇和進階篇做好準備；核心篇包括第5~9章，主要介紹PostgreSQL核心內容，例如體系結構、并行查詢、事務與并發控制、分區表等；進階篇包括第10~18章，主要介紹PostgreSQL高級內容，例如性能優化、物理復制、邏輯復制、備份與恢復、高可用、版本升級、擴展模塊、Oracle數據庫遷移PostgreSQL實戰、PostGIS等。

·17.6萬字

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InfluxDB原理與實戰

本書從邏輯上分為四個部分，各部分的主要內容如下：第一部分為準備篇（第1～2章），簡單地介紹了InfluxDB的歷史發展、社區生態、優勢等背景知識和安裝部署、軟件包各程序功能等基礎知識，并以安裝部署DevOps實戰為例，幫助讀者快速開始使用InfluxDB。第二部分為基礎篇（第3～8章），著重講解了InfluxDB的核心功能，包括基礎操作、連續查詢、保留策略、認證授權、集群和可用性、備份管理、節點管理、第三方協議等，并以多個DevOps實戰為例，幫助讀者全面理解InfluxDB的功能原理并掌握InfluxDB核心功能的實戰技巧。第三部分為實戰篇（第9～10章），分別以基于TICK的DevOps實戰和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps實戰為例，幫助讀者掌握以InfluxDB為核心的企業級監控系統的構建方法和實戰技巧。第四部分為擴展篇（第11章），著重講解InfluxDB的源碼編譯方法，并對啟動流程、配置模塊、HTTP寫入和查詢流程進行了源碼分析，幫助讀者打開探索和研究InfluxDB源碼的精彩之門。

·8.7萬字

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