苹果i7

本書介紹了實時數據處理引擎Flink，講解了流處理API、批處理API、機器學習引擎FlinkML、關系型API、復雜事件處理，以及指標度量與部署模式，分析了流式數據處理理論中時間、窗口、水印、觸發器、遲到生存期之間的關聯和關系，深入分析了多項式曲線擬合、分類算法、推薦算法的理論和FlinkML實現。

·6.6萬字

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菜鳥學SPSS數據分析

本書深入淺出地介紹了SPSS24.0的基本操作和數據分析方法。本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與數據分析基礎知識（第1~5章），主要介紹SPSS界面功能、SPSS與數據分析、數據的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為數據分析方法（第6~12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數檢驗、非參數檢驗、卡方檢驗、方差分析、相關分析。本書內容不僅涵蓋統計分析理論知識，而且在每一種統計分析方法中都結合了實際案例、完整的操作步驟、結果分析等，且每一步操作都有文字和操作界面圖詳細闡述，產生的結果都配有界面圖和文字的完整解讀，簡單易懂、清晰全面，十分適合初學者閱讀。

·9.4萬字

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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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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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在你身邊為你設計Ⅲ：騰訊服務設計思維與實戰

互聯網+代表一種新的經濟形態，即充分發揮互聯網在生產要素配置中的優化和集成作用，將互聯網的創新成果深度融合于經濟社會各領域中，提升實體經濟的創新力和生產力，形成更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態。“互聯網+”行動計劃將重點促進以云計算、物聯網、大數據為代表的新一代信息技術與現代制造業、生產性服務業等的融合創新，發展壯大新興業態，打造新的產業增長點，為大眾創業、萬眾創新提供環境，為產業智能化提供支撐，增強新的經濟發展動力，促進國民經濟提質增效升級。本書通過騰訊CDC收集參與案例，為大家解析近兩年互聯網+的優秀案例。

·8.8萬字

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MySQL基礎教程

本書介紹了MySQL的操作方法以及通過使用PHP和MySQL創建Web應用程序的基礎知識。作者從數據庫是什么開始講起，由淺入深，通過豐富的圖示和大量的示例程序，讓讀者循序漸進地掌握MySQL，最終帶領讀者使用MySQL和PHP開發能夠在Web上公開的具有安全性的Web應用程序。

·12.7萬字

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算法詳解（卷2）：圖算法和數據結構

算法詳解系列圖書共有4卷，本書是第2卷—圖算法和數據結構。本書共有6章，主要介紹了3個主題，分別是圖的搜索和應用、最短路徑以及數據結構。附錄簡單回顧了漸進性表示法。本書的每一章均有小測驗、章末習題，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了方便。本書提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業的高校教師和學生，想要培養和訓練算法思維和計算思維的IT專業人士，以及正在準備面試的應聘者和面試官閱讀參考。

·9.2萬字

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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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數據分析實踐：專業知識和職場技巧

《數據分析實踐：專業知識和職場技巧》從初學者的角度出發，講解了進階為高級數據分析師所需的知識和技能，其中既包括數據分析崗位的介紹、發展現狀及未來趨勢，也包括實際工作中各環節的方法策略、實戰案例，還包括職場中的困惑解答及面試指導。閱讀本書，并基于本書進一步拓展所需要的知識能，可以幫助讀者形成一套成系統、可實戰的數據分析方法論。

·19.6萬字

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淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）

本書主要針對電商從業者（運營和店長）和數據分析入門者，以電商業務實戰為主線，介紹數據分析相關的知識。本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。本書的下半部分以實戰為主，主要介紹淘寶賣家如何應用Excel和數據來做決策。

·5.9萬字

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左手MongoDB，右手Redis：從入門到商業實戰

本書針對MongoDB和Redis這兩個主流的NoSQL數據庫編寫，采用“理論實踐”的形式編寫，共計45個實例。

·8.8萬字

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Oracle DBA手記

本書由多位工作在數據庫維護一線的工程師合著而成，其中包含了精心挑選的數據庫診斷案例與性能優化實踐。通過真實的DBA工作記錄展現出來。通過來源于實踐的經驗分享與記錄，作者更注重將DBA的工作方法、DBA的職業發展等展現出來，對廣大OracleDBA具有極高的借鑒價值。

·18.6萬字

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劍指大數據：企業級數據倉庫項目實戰（電商版）

本書按照需求規劃、需求實現、可視化的流程進行編排，通過項目開發的主要流程，介紹數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路，以及各種問題的解決方案等，并在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念、電商業務概述、數據倉庫理論和數據倉庫建模等。本書共14章，其中，第1～3章是項目的前期準備階段，主要介紹了數據倉庫的概念和搭建需求，并初步搭建了本數據倉庫項目所需的基本環境；第4～7章是項目的核心部分，詳細介紹了數據倉庫的建模理論，并完成了數據從采集到分層搭建的全過程，是本書的重點部分；第8～14章是對數據治理各功能模塊的實現，針對數據治理的不同功能需求分模塊進行實現。本書適合具有一定編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過學習本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫相關技術。

·13.8萬字

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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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Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰

本書是一本通過實戰教初學者學習采集數據、清洗和組織數據進行分析及可視化的Python讀物。書中案例均經過實戰檢驗，筆者在實踐過程中深感采集數據、清洗和組織數據的重要性，作為一名數據行業的“碼農”，數據就是沃土，沒有數據，我們將無田可耕。

·4.1萬字

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Oracle DBA手記 3：數據庫性能優化與內部原理解析

本書由多位數據庫技術專家和愛好者合著而成，集合了各行業dba的工作經驗與思考，包含了精心挑選的數據庫診斷案例與數據庫恢復實踐。內容涉及oracle典型錯誤的分析和診斷，oracle600內部錯誤的外理和解決，優化器與sql的行為與分析，以及很多內部深入技術的實踐。本書的主要內容以原理分析、內容實踐、故障解決為依據，將oracle數據庫的深層技術層剖縷析抽絲剝繭地展示給讀者。希望能夠幫助讀者加深對于oracle技術的認知和理解，并將這些技術應用到實踐中去。

·15.3萬字

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Access數據庫開發從入門到精通

本書系統詳細地介紹了使用Access開發數據庫系統的知識、技術與實際應用。全書包括13章，每一章都是一個獨立的主題，以數據庫系統的開發流程來組織各章內容和排列順序，有助于梳理讀者的Access知識體系和數據庫開發流程。本書內容包括Access數據庫術語、數據庫對象及其視圖、Access界面環境的使用與定制、數據庫的整體設計流程、創建數據庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創建表之間的關系、在數據表視圖中操作數據、使用查詢操作數據、使用窗體顯示和編輯數據、使用報表呈現與打印數據、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數據庫等內容，最后一章介紹了開發一個數據庫管理系統的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發數據庫的過程中涉及的Access知識和技術，本書提供了70個案例，可以在學習過程中多加練習，不斷積累實戰經驗，快速提高自己的Access技術和數據庫開發水平。為了降低學習難度，本書附贈所有案例和重點內容的多媒體視頻教程，還提供了所有案例的源文件，便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數據庫系統開發的用戶閱讀。

·14萬字

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數據治理與數據安全

隨著數字經濟時代的到來，數據的價值不斷被發掘。但是，圍繞數據價值的挖掘也出現了諸多問題。例如，因為數據過于海量以及數據產權不明確導致用戶不會用，因數據使用和保護不當引起隱私泄露等安全事件，等等。《數據治理與數據安全》正是圍繞這些問題，以“數據治理與數據安全”為主題展開論述。首先，《數據治理與數據安全》對數據治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，使讀者認識到數字經濟時代數據流動的重要性和巨大意義。然后，從國內、國際兩個方面進行闡述，力圖為政府和企業開展個人信息保護、推進數據開放共享及跨境流動戰略出謀劃策。最后，基于我國的實際情況，借鑒國際經驗，針對數據開放共享中存在的問題提出了具體落地的數據治理策略。總之，《數據治理與數據安全》具有很高的理論意義和應用推廣價值。《數據治理與數據安全》適合政府機構、科研機構、企事業單位中從事數據治理與安全工作的人員及高等院校相關專業的師生閱讀。

·14.8萬字

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算法與數據中臺：基于Google、Facebook與微博實踐

本書作者依據在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互聯網公司的實際工作經歷，對算法技術、數據技術，以及圍繞它們進行的技術中臺建設實踐進行了全面的探討，并在此基礎上對信息流推薦、計算廣告及智能出行等核心互聯網業務進行了案例剖析。本書具有廣闊的技術視野，內容頗具深度，既適合互聯網行業的技術從業者閱讀，也適合計算機相關專業的高年級本科生、研究生閱讀。通過閱讀本書，讀者能加深對機器學習、深度學習、大數據、分布式系統及技術中臺等相關領域的認知與理解，并從中獲得一定的啟發和可借鑒的經驗。