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Python數據分析

本書系統(tǒng)介紹了使用Python進行數據分析需要掌握的各項知識，涵蓋了Python基礎知識、網絡爬蟲技術、正則表達式、BeautifulSoup和JSON、詞語切分、自然語言處理、使用NumPy與Pandas處理數據、數據可視化技術、MySQL、機器學習、樸素貝葉斯模型、支持向量機、隨機森林、深度學習以及量化投資。本書通過結合數據分析技術的理論知識與Python的實戰(zhàn)應用，幫助讀者更好地運用Python解決數據分析中的實際問題。本書適合作為高等院校工商管理類研究生、本科生的數據分析課程教材，還適合作為金融行業(yè)人員的參考資料。

·12.3萬字

大數據處理之道

本書覆蓋了當前大數據處理領域的熱門技術，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應用場景和優(yōu)缺點；同時闡述了大數據下的日志分析系統(tǒng)，重點講解了ELK日志處理方案；最后分析了大數據處理技術的發(fā)展趨勢。本書采用幽默的表述風格，使讀者容易理解、輕松掌握；重點從各種技術的起源、設計思想、架構等方面闡述，以幫助讀者從根源上悟出大數據處理之道。

·12.3萬字

數據之巔：數據的本質與未來

大數據應用的邊界在哪？數據在進入社會生活的時候，也會改造現實。大數據時代，經濟發(fā)展、社會治理、國家管理、人民生活在被大數據重構。大數據為我們描繪了一幅美麗壯闊的社會圖卷。國民生產總值不斷增大的數值讓我們覺得更富裕，AAA級信用評級讓我們覺得投資妥妥無風險，各種復雜模型讓我們覺得這么治理國家萬無一失，價格指數、股市指數、基尼系數……甚至幸福都可以用指數衡量。大家都在對大數據帶來的巨大福利額手相慶。雖然數據對于人類發(fā)展十分重要，但它卻是一把雙刃劍，它會不知不覺地降低社會現象的復雜程度，最終將我們帶向錯誤的方向。數據被用來加強市場對社會生活的其他領域的控制，同時為數據的控制者提供了巨大的權力。信用評級、氣候變化、碳排放、生態(tài)系統(tǒng)價格評估、援助效力評價、國家治理等領域，數據被設計用于抹殺現實，它們是控制的工具。大數據的使用與濫用，滲透到社會、經濟等領域，帶來意想不到的危害。

·12.2萬字

卷積神經網絡的Python實現

卷積神經網絡是深度學習最重要的模型之一。本書是卷積神經網絡領域的入門讀物，假定讀者不具備任何機器學習知識。書中盡可能少地使用數學知識，從機器學習的概念講起，以卷積神經網絡的最新發(fā)展結束。本書首先簡單介紹了機器學習的基本概念，詳細講解了線性模型、神經網絡和卷積神經網絡模型，然后介紹了基于梯度下降法的優(yōu)化方法和梯度反向傳播算法，接著介紹了訓練網絡前的準備工作、神經網絡實戰(zhàn)、卷積神經網絡的應用及其發(fā)展。針對每個關鍵知識點，書中給出了基于NumPy的代碼實現，以及完整的神經網絡和卷積神經網絡代碼實現，方便讀者訓練網絡和查閱代碼。本書既可以作為卷積神經網絡的教材，也可以供對卷積神經網絡感興趣的工程技術人員和科研人員參考。

·12.2萬字

Access數據庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手

《Access數據庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手》詳細介紹了使用Access創(chuàng)建和設計數據庫的方法和技巧，以及Access數據庫在實際中的應用。《Access數據庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手》各章的先后順序以數據庫系統(tǒng)的創(chuàng)建和設計流程進行組織，有助于讀者梳理Access知識體系，便于讀者學習和理解。《Access數據庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手》包含大量示例，示例文件包括操作前的原始文件和操作后的結果文件，既便于讀者上機練習，又方便讀者在練習后進行效果對比，從而快速掌握Access的操作方法和技巧。

·12.2萬字

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(yè)應用等，針對大數據相關技術，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有專業(yè)章節(jié)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(yè)在大數據應用中的所有環(huán)節(jié)，如數據采集、數據預處理、數據挖掘等，通過案例對整個系統(tǒng)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(jié)，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(yè)應用案例，幫助讀者鞏固學到的大數據技術相關知識。

云數據中心基礎

本教材共介紹7個項目，項目1為云數據中心認知，主要介紹了什么是數據中心、云數據中心的特點、體系結構、云數據中心和傳統(tǒng)數據中心的區(qū)別、綠色數據的概念以及發(fā)展趨勢。項目2介紹了云數據中心的規(guī)劃與設計，主要包括云數據中心的設計建設的指標、基礎設施的規(guī)劃以及云數據中心的優(yōu)化策略。項目3介紹了云數據中心的硬件選型，主要包括服務器設備、網絡設備以及存儲設備的介紹和選型。項目4到項目6則重點介紹了虛擬化技術、云計算技術和運維技術，以及KVM虛擬化的搭建OpenStack的搭建，Zabbix、Puppet、KickStart搭建，項目7則介紹了Docker與Kubernetes容器技術，其中詳細介紹了Docker與Kubernetes的搭建和實現。

數據要素化時代的數據治理

隨著數字化的發(fā)展，數據逐漸融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等環(huán)節(jié)，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(fā)展及實踐，產業(yè)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(yè)的邏輯及路徑、數據治理的閉環(huán)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(yè)的數據中臺產品的創(chuàng)新情況。第四篇“行業(yè)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(yè)最佳實踐”分享中國石化、中電金信和中國聯(lián)通3家企業(yè)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。

大數據理論與工程實踐

本書主要面向架構師，或者是有具體大數據問題需要解決的工程師；也適合從零開始搭建大數據結構，或者需要將現有的非大數據的需求修改成大數據方案的讀者。你將從書中學到以下方面的知識：◎數據存儲◎計算資源◎計算模型◎大數據應用◎數據治理◎大數據與人工智能

計算機應用實務（第3版）

本書根據高等職業(yè)院校的實際教學情況，大膽地改革傳統(tǒng)計算機應用基礎教材的編寫模式，按“高端技術技能型”人才培養(yǎng)的要求與思路，側重實際應用。全書共分7章，第1章計算機入門，第2章Windows7操作系統(tǒng)，第3章文字處理軟件Word2010，第4章電子表格Excel2010，第5章演示文稿PowerPoint2010，第6章信息檢索技術，第7章圖形圖像處理。全書按照“任務描述→任務分析→任務分解→任務實施”的步驟，以實際工作任務為載體，較詳細、具體地介紹了計算機的基礎知識、辦公軟件的應用，以及圖形圖像處理等知識。在此基礎上進行“舉一反三→能力拓展”，通過“實踐→理解→再實踐→提高和拓展”的過程，使學生既具備熟練的操作技能，也具備一定的技術應用能力。

Libgdx Cross/platform Game Development Cookbook

Ifyouwanttomakecross-platformgameswithoutthehassleanddangersofwritingplatform-specificcode,orIfyouareagameprogrammerwhomayhavesomeexperiencewithJavaandyouwanttolearneverythingyouneedtoknowaboutLibgdxtoproduceawesomework,thisisthebookforyou.Totakefulladvantageoftherecipesinthisbook,youareexpectedtobefamiliarwithjavawithgoodgameprogrammingknowledge.

區(qū)塊鏈+：落地場景與應用實戰(zhàn)

本書從核心技術、運作邏輯、發(fā)展現狀、落地場景等方面介紹了最新技術——區(qū)塊鏈，主要介紹了區(qū)塊鏈在新零售、數字身份、數字版權、金融、物聯(lián)網、能源、教育、醫(yī)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(qū)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(fā)，全面闡述與區(qū)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(zhàn)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(yè)競爭力的必備工具。

Tableau商業(yè)分析從新手到高手（視頻版）

本書共分為4個部分，分別是產品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題分析。本書偏重于商業(yè)分析思路的講解，采用6個人物場景對話的方式講授商業(yè)問題。每一章的結構：先拋出商業(yè)環(huán)境中一個真實、具有挑戰(zhàn)性的業(yè)務或需要決策的問題，然后提出解決問題的思路并得出結論（“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（“技術實現”部分），最后給出相應的練習（“課后練習”部分）。“分析思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；“技術實現”部分，若用到了R或Kettle等相關軟件工具，則在相應節(jié)中呈現詳細的操作步驟；“課后練習”部分，是對所學內容的實踐練習，加以理解鞏固。本書適合企業(yè)中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，適合大中專院校相關專業(yè)作為教學參考書，也適合社會上的商業(yè)分析類培訓機構作為教材。由于書中案例均采用Tableau2020.3版本完成，某些功能舊版本無法實現，請先下載新版本。

MySQL數據庫實用教程

本書瞄準當前高校MySQL數據庫教學與實驗的需求，在MySQL8.0的基礎上編寫而成。全書分為兩篇。第一篇為MySQL數據庫基礎，內容包含：數據庫基礎、MySQL語言、數據定義、數據操縱、數據查詢、視圖和索引、MySQL編程技術、MySQL安全管理、備份和恢復、事務管理、PHP和MySQL教學管理系統(tǒng)開發(fā)。第二篇為MySQL實驗，所編排的各個實驗與第一篇中的各章（除第10、11章外）內容相對應，可以有效地幫助讀者鞏固所學的理論知識。本書可作為本科院校相關專業(yè)的教材，也可供高職高專院校及相關培訓機構教學使用，還可作為參加全國計算機等級考試人員以及數據庫應用系統(tǒng)設計開發(fā)人員的參考用書。

計算機組成原理與接口技術：基于MIPS架構實驗教程（第2版）

本書配合《計算機組成原理與接口技術——基于MIPS架構》一書而編寫，特點是以實驗為主，在簡要介紹基本原理的基礎上，詳細地闡述了各個實驗設計、實現等具體過程。本書實驗內容分為三部分：MIPS匯編程序設計、基于FPGA的原型計算機系統(tǒng)設計以及基于IP核的嵌入式計算機系統(tǒng)設計。本書介紹了MIPS模擬器QtSpim、Mars，XilinxFPGA開發(fā)套件Vivado、SDK等開發(fā)工具的使用，并通過一個個具體實驗案例，幫助讀者在掌握基本原理的基礎上，動手實踐計算機軟硬件接口技術。同時，本書還在各類實驗案例基礎上設置了不同難易程度的實驗任務及思考題，可以滿足不同層次的學習需求。

數據中心經營之道

本書圍繞數據中心業(yè)務如何經營這一主題展開論述，以數據中心產業(yè)演變?yōu)榍腥朦c，圍繞“布局-建設-服務”三大核心環(huán)節(jié)，針對數據中心產業(yè)面臨的集群化布局、低碳化建設、智能化服務的機遇與挑戰(zhàn)，通過變革中的數據中心產業(yè)、數據中心產業(yè)面臨的挑戰(zhàn)、數據中心布局之道、數據中心低碳建設之道、數據中心智能服務之道、數據中心產業(yè)政策實施之道、新形態(tài)數據中心經營之道等內容剖析原因、洞察規(guī)律、研討案例、搭建模型，為相關經營主體給出了專業(yè)務實的策略。本書實用性強，內涵豐富，采用情景對話方式編寫，可讀性強，具備較高參考價值。本書可供通信運營商、第三方專業(yè)服務商、跨界服務商等各類數據中心運營主體的從業(yè)人員閱讀，也可供主管數據中心建設與運營的政府部門的工作人員閱讀。

數據分析咖哥十話：從思維到實踐促進運營增長

本書以案例的形式，介紹從思維模型分析到場景實踐的數據分析方法。全書圍繞“數據分析”與“運營增長”兩大關鍵要素，在系統(tǒng)介紹數據分析思維、數據分析方法、數據采集技能、數據清洗技能等基礎知識的同時，以問題為導向，解讀運營與增長的關鍵性業(yè)務內容，在獲客、激活、留存、變現、自傳播循環(huán)等各個核心運營環(huán)節(jié)展開數據分析實戰(zhàn)。本書提供案例相關數據集與源碼包，適合數據分析、產品運營、市場營銷等行業(yè)有數據分析具體業(yè)務需求的人士閱讀，也適合相關專業(yè)的師生閱讀。

SQL Server 2012數據庫技術與應用（微課版）

本書共15章，比較系統(tǒng)地介紹SQLServer2012概述、數據庫管理、建表基礎、表的管理、數據更新、簡單查詢、多表復雜查詢、視圖、索引、T-SQL基礎、游標、存儲過程、觸發(fā)器、SQLServer安全管理、SQLServer2012數據庫維護等內容。