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本書主要介紹數據洞察及其四個階段，第1部分為自助服務數據發現，包括元數據目錄服務、搜索服務、特征存儲服務、數據遷移服務、點擊流跟蹤服務。第二部分為自助服務數據準備包括數據湖管理服務、數據整理服務、數據權限治理服務。第三部分為自助服務數據構建，包括、數據虛擬化服務、模型訓練服務、持續集成服務、A/B測試服務。第四部分為自助服務數據實施，包括查詢優化服務、管道編排服務、模型部署服務、質量監控服務、成本管理服務。通過學習本書，數據工程師、數據科學家和團隊經理將學習如何構建一個自助數據科學平臺，幫助你的組織中的任何人從數據中提取見解。

·12.7萬字

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讓Oracle跑得更快：Oracle 10g性能分析與優化思路

在這本書里讀者將會學到作者在性能優化方面的一些思路和思考，一些故障處理的方法和原則，這些東西是作者在實踐中長期積累的心得體會，當讀者掌握了一些處理問題的基本思路之后，成為一名合格的DBA就是一件輕而易舉的事情了。本書適合讀者：數據庫管理員和Oracle用戶。

·16.4萬字

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Python數據分析、挖掘與可視化從入門到精通

本書分為4篇，第1篇是基礎入門篇，主要介紹數據分析與挖掘的基本概念及Python語言的數據分析基礎；第2篇是數據分析篇，主要介紹常用的數據分析方法；第3篇是數據挖掘篇，主要介紹常用的數據挖掘方法；第4篇是實戰應用篇，介紹兩個完整的數據分析與挖掘案例。

·10.9萬字

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從運維菜鳥到大咖，你還有多遠II：企業數據中心建設及管理

《從運維菜鳥到大咖，你還有多遠：數據中心設施運維指南》自2016年面世后，得到行業的高度認可。本書作為《從運維菜鳥到大咖，你還有多遠：數據中心設施運維指南》的續集，分享行業同仁在企業級數據中心設施的風險評估、規劃、建設管理、測試驗證方面的經驗和教訓。本書由業內專家合力編寫，并延續了小說體的風格，可閱讀性強，使從業人員有很強的帶入感，讓讀者既提升理論知識，也獲得更多現場經驗。

·13.1萬字

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智慧的云計算

本書從商業模式的角度探討了在云計算環境下，企業的應對策略，商業運作及前景分析。深入剖析了云計算的前世今生，介紹了當前云計算的種種形式，希望通過對比不同人對云計算的看法來給出一個關于云計算的整體圖景，并解答了如下問題：什么是云計算？云計算是怎么來的？云計算有什么價值？有什么商業前景？我的企業適合用云計算么？怎么實現云計算？

·14.2萬字

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大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用

在Web文本挖掘、網絡信息智能分析與大數據技術不斷發展的背景下，作為網絡中的一種流式資源，Web新聞的數量正呈現爆炸式的增長態勢，而產生這種情形的根源是社會上不斷發生突發事件。針對Web新聞所具有的多維特征，研究大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術，是一個具有實際意義的研究方向。通過研究話題檢測與跟蹤關鍵技術相關的文獻，筆者研究并應用了大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術，同時提出了基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測關鍵技術、基于大數據實用性評價的話題檢測關鍵技術，以及基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術。本書可作為大數據相關專業研究生的參考書，也可作為大數據分析與挖掘相關科研工作人員的參考書。

·6.3萬字

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數據會說話：活用數據表達、說服與決策

《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》用通俗易懂的語言、豐富的案例，介紹了如何利用數據有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數據誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數據說服力”；第2～6章分別介紹如何通過尋找合適的參照點、運用不同的統計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結果，來提升數據說服力，讓他人更容易被說服；第7章介紹如何運用4種可視化方法，提高數據的可信度；第8章介紹如何運用6種方法，防止自己在工作和生活中被他人的數據誤導。《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》面向職場人士，可幫助他們在匯報工作、說服客戶、打動他人時更加游刃有余。為了降低閱讀難度，本書不涉及復雜難懂的公式，可作為新手學習數據分析的入門讀物。

·5.9萬字

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數據庫基礎與應用

本書介紹數據庫應用的基本概念，并通過案例驅動，介紹SQLServer2008數據庫的實際應用。教材構架體現了從基礎知識到實際應用的認知體系，系統地介紹數據庫理論和SQLServer2008數據庫的具體應用。包括SQLServer2008系統安裝、Transact-SQL程序設計、數據庫、表、索引、視圖、存儲過程、觸發器的建立、數據庫的復制與恢復、數據安全性和完整性的維護以及數據庫基礎、關系數據庫規范化設計、關系運算、數據庫系統體系結構、數據庫并發控制等相關內容。

·9.5萬字

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Python數據挖掘：入門、進階與實用案例分析

這是一本以項目實戰案例為驅動的數據挖掘著作，它能幫助完全沒有Python編程基礎和數據挖掘基礎的讀者快速掌握Python數據挖掘的技術、流程與方法。在寫作方式上，本書與傳統的“理論與實踐結合”的入門書不同，它以數據挖掘領域的知名賽事“泰迪杯”數據挖掘挑戰賽（已舉辦10屆）和“泰迪杯”數據分析技能賽（已舉辦5屆）（累計1500余所高校的10余萬師生參賽）為依托，精選了11個經典賽題，將Python編程知識、數據挖掘知識和行業知識三者融合，讓讀者在實踐中快速掌握電商、教育、交通、傳媒、電力、旅游、制造等7大行業的數據挖掘方法。本書不僅適用于零基礎的讀者自學，還適用于教師教學。

·11.5萬字

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PostgreSQL指南：內幕探索

PostgreSQL是一個開源的多用途關系數據庫系統，在世界各地廣泛使用。它是一個集成了子系統的龐大系統，每個系統都有一個特殊的復雜功能，并且可以相互協作。對內部機制的理解對于使用PostgreSQL進行管理和集成至關重要，本書從內核邏輯層面展現了PostgreSQL的全貌，并詳細分析了PostgreSQL數據庫的進程與內存體系結構，并發控制的原理及多種場景的流程、內存管理機制、預寫日志的文件結構、流復制等多個子系統的的原理細節。

·9.1萬字

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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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Hadoop 3.x大數據開發實戰

本書以Hadoop3.x及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解操作系統集群環境的配置；第3~16章講解Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過案例演示了各個框架的實際應用。讀者即使沒有任何大數據基礎，通過閱讀本書，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書通俗易懂，內容豐富，適合大數據開發初學者、大數據運維人員以及大數據分析與挖掘的從業者閱讀，也可作為培訓機構和大專院校大數據專業課程的教學用書。

·17.7萬字

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算法設計與問題求解（第2版）：計算思維培養

在信息時代，計算思維是解決復雜工程問題的重要思維方式，計算機則是求解問題的重要工具。本書以計算機經典問題求解為導向，通用算法思維和編程能力培養為目標，引入ACM國際大學生程序設計競賽的有益元素，組織教材的理論教學和編程實踐兩方面的內容。本書主要內容包括計算機問題求解的經典算法模型和設計范式，包括計算機問題求解中常用的數據結構、枚舉算法、遞歸與分治策略、動態規劃、貪心算法和搜索技術。除了強調經典的問題原型和算法原理，本書兼顧編程實踐能力，力圖使得學生面對復雜問題時既能“想到”還能“做到”。

·12.8萬字

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網站數據庫技術

本書介紹數據庫技術的專業知識和技能，使學生對動態網站的編程理念有個整體的認識，對單機版MIS系統、C/S架構網絡程序有較深的理解。本書在內容選取上以實用為主，盡量不涉及過于深奧而抽象的專業術語，內容安排上由淺入深，循序漸進。為了適應中等職業學校課程改革，本書采用知識模塊化編寫體系，以創建“綠蕾教育網”項目為主線，緊密圍繞項目開發實例，將知識模塊細分為6章26個任務。各任務操作步驟清晰，有利于初學者比較系統地學習數據庫技術，掌握數據庫的開發方法及過程。

·6.2萬字

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ETL數據整合與處理（Kettle）

本書以Kettle實現ETL流程為目標，將ETL知識點與任務相結合，配套真實案例，深入淺出地介紹了ETL數據整合與處理的相關內容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉換相關的組件，包括源數據獲取、記錄處理、字段處理、高級轉換、遷移和裝載等內容，內容與ETL流程匹配，能幫助讀者快速掌握ETL；第7章介紹了Kettle工具任務的相關組件，能夠幫助讀者串聯不同的任務，以及實現調度的功能；第8章介紹了無人售貨機ETL項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。

·8.1萬字

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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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Visual C# 2005+SQL Server 2005數據庫與網絡開發

基于數據庫的應用程序開發是當今程序開發的一大特色，本書基于微軟的.NET框架和數據庫SQLServer2005服務器技術，詳細全面的介紹了該框架下的C#2.0技術，以及如何基于該編程語言實現基于數據庫的程序開發。全書分為6個部分。第1部分介紹了C#語言的基礎知識，包括C#簡介和C#語言基礎。第2部分介紹了數據庫SQL2005的相關知識，包括數據庫的操作、數據查詢語言基礎以及數據報表的相關概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關知識，包括數據庫的使用、數據集的操作、SQLXML的相關操作、XML編程以及數據映射NHibernate技術講解。第4部分介紹了Windows應用程序結合數據庫應用的實現，包括Windows窗體以及Windows菜單和對話框。第5部分介紹了Web程序結合數據庫應用的實現，包括ASP.NET應用程序和Web服務的相關知識。第6部分介紹了2個大型系統的實現過程。

·14.6萬字

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數據存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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文件系統技術內幕：大數據時代海量數據存儲之道

本書通過理論與實踐相結合的方式，深入淺出地介紹了文件系統的概念、原理和具體實現。本書涵蓋本地文件系統、網絡文件系統、分布式文件系統和對象存儲等內容，可以說涵蓋了數據持久化文件系統的主要領域。為了使讀者更加深入地理解文件系統的原理，本書不僅介紹了文件系統的原理和關鍵技術，還結合開源項目介紹了文件系統的實現細節。最后，本書介紹了在互聯網領域廣泛使用的對象存儲、承載海量訪問請求的原理及可存儲海量數據的架構。希望讀者通過閱讀本書對文件系統有全面、深入的認識。本書既可以作為文件系統及其他存儲系統開發人員的指導用書，也可以作為軟件架構師、程序員和Linux運維人員的參考用書。

·12.4萬字

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Pandas數據分析快速上手500招（微課視頻版）

本書采用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期范圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重采樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書適于作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對于初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。