大数据导论 本书详细介绍了大数据相关概念,大数据在各个行业的应用,重点介绍了大数据相关技术及其应用。
本书作者为大数据专业一线教师。本书首先详细介绍了大数据相关概念,接着介绍了大数据相关技术及其应用,*后介绍了大数据在各个行业的应用。在了解大数据的相关概念后,对大数据行业需要用到哪些技术有详细的了解,每种技术都给出了相应的运用工具,读者可以使用相应的工具来验证对应的技术;*后介绍的行业运用让读者对大数据在各个各业中起到的作用有深入的了解。本书侧重理论和实践的结合。
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本书介绍了目前大数据处理的两套主流框架Hadoop和Spark,包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算框架、HBase数据库、Hive结构化数据处理模块、Spark计算框架和Spark SQL 结构化数据处理模块。书中按照顺序由浅入深地介绍了各模块的系统原理、部署方法、配置方法、基本操作等内容。本书侧重于实践操作,通过实践学习大数据技术,在使用大数据工具的过程中使读者逐步了解大数据处理的基本概念、方法和步骤,强化实际操作能力。可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
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本书讲述了数据挖掘概念,数据挖掘的常用算法,包括分类方法、聚类方法和关联规则方法。本书注重实战,给出了综合实战方法和在不同行业的应用案例。
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Python语言 详细的Python语言基础知识,大量的项目实战案例以及与之匹配的上机实验和课堂练习。“ 任务驱动,实战为王”,让你快速掌握Python编程。
本书以 任务驱动,实战为王 为出发点,详细介绍了Python语言的基础知识,同时,书中详细剖析了3个典型的切近生活的实战案例,以培养读者解决问题的能力。项目实战案例包括Python爬虫项目实战、Python数据可视化项目实战和Python数据分析项目实战。另外,本书以 理论和实践两手抓,两手都要硬 为根本,在每章的理论学习之后,都有与之匹配的上机实验和课堂练习。将理论和实践融为一体,让读者真正地将理论和实战合二为一,做到学以致用。
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财务达人教你玩转Excel 零基础快速上手,轻松变身Excel达人
学习Excel应用已经成为当下财务会计人员的技能,特别是中小企业使用Excel做账很常见,虽然已经有用友及金蝶等专门的财务软件,但由于财务软件的功能限制,并不能满足企业的特殊要求。本书着重于财务会计人员在实际工作中的应用展开描述,给出了大量实用案例,以帮助读者尽快把Excel技能应用到工作实践中。主要内容包括:Excel与财务数据分析,Excel与常用财务公式、函数及图表,Excel与会计凭证制作,日记账管理系统的建立,薪酬管理实务,固定资产管理实务,往来账款管理,三大财务报表编制,财务案例分析等。读者可以按照书中的操作步骤,对照范例进行实际操作,迅速掌握利用Excel解决财务实务问题的方法和诀窍。
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数据清洗是大数据技术不可缺少的环节,用来发现并纠正数据中可能存在的错误,针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用适当方法进行 清理 ,把 脏 的数据变为 干净 的数据。本书详细讲解了ETL技术方法和常用工具、常用的数据清洗工具、数据抽取、数据转换与加载、对Web数据的采集、对RDBMS数据的清洗操作。目前市面上此类书还很少,对数据清洗从业人员是一本不可多得的技术参考书,也可以作为应用型院校的课程教材。
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无线传感器网络 原理、设计和应用 无线传感器网络可行的解决方案、实证系统、案例研究的设计以和应用均来自作者近年的研发工作。
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大数据系统运维 金融系统资深专家主编,从基础理论到运维实践,重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。
作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发,对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心,没有配置管理,就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图,随时可能迷失方向;同时,在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具,掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理,故障管理,变更管理和升级管理是基础性的,也是日常性的运维工作;安全管理,性能管理,服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶,也是比较复杂的内容;且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。
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本书分为基础知识篇、技能训练篇和行业应用篇,共22章,主要内容包括电脑基础操作、Windows XP文件管理、Windows XP基本设置、汉字输入法、Word文本编排、Word图表处理、Excel电子表格制作、Excel数据处理、PowerPoint幻灯片制作与设计等,适合电脑办公初、中级用户使用,也可作为大中专院校及各类电脑培训班的电脑办公课程的教材使用。
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本书阐述了在软件这一世界上竞争*激烈的行业中如何创立、发展和管理一个成功的公司。 目前软件业在全世界的产值达6000亿美元,但在这个行业中决定公司的成败往往不是其技术而是商务。这是Michael A.Cusumano基于对世界各地的软件企业近20年的研究和咨询而著的这本极具可读性和启迪性的新书的结论。 在书中,Cusumano讨论了软件待业的七个问题,这些问题和软件公司采用的三种基本业务模型有关:一个是成为产品公司,另一个是成为服务公司,或成为这两者之间的混合解决方案公司。作者描述了不同模型的特点,评价了它们的优点和缺点,并说明每种模型在业务发展的不同阶段以及在经济景气时期和不景气时期的适应情况。读者还可以从Cusumano对软件开发问题的讨论中受益无穷,这些软件开发问题涉及体系结构、开发团队、项目管理和产品测试等。本书*
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R语言 本书分为基础篇、应用篇和进阶篇。注重实践;注重数据变成价值;注重大数据的分析。
该书深入浅出地介绍 R 语言在大数据分析应用中的相关知识及编程。 基础篇:讨论数据处理的R环境,包括R数据结构(数据框、列表等)、数据导入/导出、数据清洗(处理数据的缺失值、不一致、异常值)、数据变换(汇总、集成、透视表、规约等)、可视化、高级语言编程、数据分析常用建模方法和原理,涵盖了目前数据挖掘的主要算法,包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式,利用可视化数据挖掘包Rattle进行试验指导。 应用篇:讨论2个经典的数据分析报告案例,通过案例分析使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题中,把数据变成价值。 进阶篇:解决R语言在处理大数据时性能低下的问题,讨论了两个R包:RHadoop、SparkR。
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