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Access 2010数据库管理与应用从新手到高手(光盘内容另行下载,地址见书封底)

只要学会数据思维,数据分析任你摆布 只要有想法肯动脑,有无基础皆可学会 只要懂得指标设计,项目落地信手捏来

1.DevOps传奇人物吉恩 金继《凤凰项目》后的又一力作,运维名著《凤凰项目:一个IT运维的传奇故事》的姊妹篇; 2.中国敏捷教练联盟秘书长肖然作序推荐; 3.DevOpsDays中国峰会核心组织者倾力翻译; 4.从软件发人员的角度继续讲述无极限零部件公司的故事。

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Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手
本书由浅深、详细地介绍了基于Microsoft Power BI的数据可视化与建模技术,并结合实际案例详细阐述其在数据可视化与建模方面的具体应用。全书以案例为主线,既包括软件应用与操作的方法和技巧,又融了案例实战,使读者通过对本书的学习,能够轻松快速地掌握数据可视化与建模方法。本书配套资源中包含案例采用的数据源文件,供读者在阅读本书时行操作练习。 本书可以作为管理、经济、社会人文等人员学习大数据建模与可视化技术的参考图书,也可作为高校计算机相关专业本科生、研究生的教材或教学参考书。

本书一方面对Flink的技术架构做了深的介绍,另一方面涵盖了Flink大多数API,本书每章都提供了一些实践案例和习题训练,帮助读者了解、上手和熟悉Flink技术。与其他中文Flink图书相比,本书从初学者角度出发,结合相关案例,深浅出,有助于读者学懂学会Flink。

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本书并不仅讲述如何使用Excel软件,而且从任务出发,阐述如何根据任务需求来拆解问题,形成图表制作的思路,并运用工具完美呈现任务,达到数据分析的目标。 本书特色: 1 以数据为中心,针对不同类型的数据,分别阐述多样化的可视化方法。读者可从中了解不同呈现方式的优劣和适用场景,在遇到实际任务时,能做出恰当的选择 2 采用商业、金融领域有代表性的真实数据案例,详细介绍不同图表的制作方法和技巧。 3 配套讲解视频和Excel案例资源

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《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。 学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条,为什么会这样呢?这是因为我们负责的是与数据相关的工作,而获取数据是我们工作的*步,比如,你要通过数据做决策,但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中,而是存储在数据库中,想要从数据库中获取数据就需要使用SQL,所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者职的必要条件。

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以Python语言为基础,配合原理、方法、案例行讲解 专注预测专题,体系化介绍预测技术工程实施的技能 深度剖析预测原理,细致解读数据分析算法

本书通过数据建模概念和zui佳建模实践为商业及IT 专业人员的实际工作提供指导。全书采用会话风格行编写,从而激励读者从头到尾地阅读本书,并实现以下10 个目标。1. 理解在什么情况下需要数据模型,以及各种情形下zui适当的数据模型类型是什么。2. 像阅读一本小说那样,轻松自如地理解任何规模和复杂度的模型。3. 具备创建完整的规范化关系数据模型和维度模型的能力。4. 具备将逻辑模型转换为高效物理模型的能力。5. 具备使用模板工具,高效获取应用需求的能力。6. 具备解释数据模型记分卡中10个计分项的能力。7. 获得如何与其他人员建立良好工作关系的实践经验。8. 了解非结构化数据及其模型化。9. 了解UML的基本概念。10. 具备在XML环境中创建数据模型的能力,并了解元数据和敏捷关的基本概念。

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从统计学观出发,以数理统计为基础,全面系统地介绍了机器学习的主要方法。 根据全新设计的学习路线图编写,注重夯实理论基础,更便于深化对知识的理解,建立系统性的全局观。 对机器学习所涉及的数学基础行了完整的解释和必要的铺垫,更便于读者对深化相关知识的理解。

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透过纷繁的数据,找到*有用的信息,读这一本书就够。 没有学科门槛,不擅长数学、不懂统计学的人也能读得懂。

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本书作者从事计算机、电子、自动化、数字媒体技术等专业的教学工作多年,较清楚不同层次学生的需求;本书针对每个知识,结合案例行说明,程序均在VC 6.0环境下调试通过。

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Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代,催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展,越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集,使用标准格式来行数据的存储和通信也显得越来越重要,而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集行存档和共享的细节、实践以及陷阱,体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习,你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据,以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容:设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加元数

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作为新一代的源流处理器,Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理,并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。本书由Flink项目核心成员执笔,系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。- Flink的适用场景- 流处理架构相较于批处理架构的优势- Flink中的时间概念- Flink的检查机制- Flink的性能优势

本书以数据库零基础的读者为对象,循序渐地讲解Oracle的各项管理技术及实战技能,用实例引导读者深学习。本书适合任何想学习Oracle数据库的人员,无论你是否从事计算机相关行业,是否触过Oracle,通过学习本书均可快速掌握Oracle的管理方法和技巧。本书配套下载包中,每一章内容都录制了相应的多媒体视频,极大地方便了读者快速、高效地学习和理解Oracle 12c数据库。


Kafka*初是由LinkedIn公司发的消息系统,现在已成为Apache的源项目。早期版本的Kafka主要是作为一个分布式、可分区和具有副本的消息系统,随着版本的不断迭代,在0.10.x版本之后Kafka已成为一个分布式流数据处理平台,特别是Kafka Streams的出现,使得Kafka对流数据处理变得更加简单。Kafka发展至今已具备很多特性,如分布式、高吞吐量、低延迟、高水平扩展性、高容错性等,也正是由于Kafka具备这些特性,使Kafka在大数据处理、日志收集、实时监控、离线统计分析等应用场景都被广泛使用。本书内容按照从抽象到具体、从到线再到面的学习思维模式行编排,由浅深、理论与实践相结合地对Kafka行了讲解和分析。剖析Kafka实现原理时,Kafka核心组件各成一节;讲解Kafka基本操作及应用实践时,从简单操作拓展到高级应用。全书的各章之间没有很强的依赖关系,读者可以从其中

介绍数据科学基本知识的重量级读本,Google数据科学家作品。 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为 21世纪头号性感职业 。本书从零始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识 数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。通过阅读本书,你可以:学到一堂Python速成课;学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;深理解机器学习的基础;运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;探索推荐系统、自然语言处


图形数据库经典产品Neo4j的核心人员力作。 世界上的大部分领域实际上都可以建模成图,而软件发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下,假如你再也不用去做这样的转化,假如数据库的迁移可以变得轻松简单,你愿意去受一个全新的数据库吗?图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库,它处理的是大规模的数据和不断变化的需求,并且拥抱它们。 《图数据库》系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例,详细地说明了图数据解决的是什么样的问题,并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例,阐述了图数据库的建模方法和领域用例,*后还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。 《图数据库》的三位作者均为图数据库经典产品Neo4j的

2014年天猫双11购物狂欢节成交额创下了571.12亿元的纪录! 交易创建峰值能力达到每秒钟8万笔,支付宝的支付峰值突破了每分钟285万笔。 成功创下这项纪录背后,有ODPS很大的功劳! *集团副总裁刘振飞表示,云计算在今年双11起到了非常重要的基础性作用。天猫、*、支付宝的大数据处理,都是基于阿里云计算的大数据处理平台ODPS完成,ODPS为天猫双十一的商品个性化推荐提供了技术支持,这是自主研发能力的一个很大提升。 ODPS(OpenDataProcessingService)是*自主研发的海量数据处理和分析的服务平台,主要应用于数据分析、海量数据统计、数据挖掘、机器学习和商业智能等领域。目前,ODPS不仅在阿里内部得到广泛应用,享有很好的口碑,正逐步走向第三方开放市场? 本书是学习和掌握ODPS的权威指南,作者来自阿里ODPS团队。 本书包括以下重

1.本书提供Mooc等辅助教学资源,方便教学。2.每章*后小节给出一个完整项目实践案例,帮助读者系统理解数据库技术应用方法。解决传统教材理论知识与产业工程实践脱节、工程案例偏少的问题。3.本书第7章介绍了目前大量应用的NoSQL数据库技术及其应用方法,如键值对数据库、列存储数据库、文档数据库、图形数据库等技术知识。


1. 强调实战2. 覆盖大数据行业主流技术岗位,紧跟市场与企业步伐3. 来自企业的骨灰级大咖授课4. 内容结构完整,根据循序渐的认识规律设计章节顺序

本书是实用的PostgreSQL快速上手指南,简明扼要地介绍了PostgreSQL核心概念与功能特性,可以帮助读者快速学习、理解并运用好这款源数据库。除了用诸多示例重演示如何实现在别的数据库中难以实现或者根本不可能实现的任务,作者还介绍了ANSI-SQL语法、外部数据封装器增强、全文检索函数和运算符、XML语法、逻辑复制等PostgreSQL 9.5之后版本的新增功能,充分展示了PostgreSQL作为全栈数据库的强大功能和企业级特性。- 执行基本的数据库管理任务,比如角色管理、数据库创建、数据备份和恢复等;- 使用psql命令行工具以及pgAdmin图形化管理工具;- PostgreSQL的表、约束和索引等数据库对象的特性和使用方法;- PostgreSQL所特有的若干功能强大的SQL语法;- 使用多种不同的编程语言来编写PostgreSQL函数;- 实施语句调优以充分挖掘服务器硬件的潜能;- 通过外部数据封装器来查询

面对庞杂的大数据,可视化提供了良好的解读角度与方法,是大数据分析与应用的利器。 本书全面、细致地梳理了可视化的历史,理论,工具与应用案例,旁征博引,图文并茂,内容翔实丰富,专业严谨,是了解可视化知识的不二之选,也特别值得相关从业人员作为案头参考书备存。 本书选十二五国家重图书出版规划项目“大数据丛书”,并获得该领域著名学术带头人之一马匡六教授,石教英教授的专序推荐。 本书同时配备了在线资料提供与更新服务,读者可以随时与作者互动,深探讨。

这本书不要求读者的编程基础和数学知识,以尽量通俗易懂的语言来解释晦涩的数据挖掘算法原理,本书所保留的数学公式都是*基本的、不得不保留的公式,这将本书的阅读门槛降到了**。学习本书,读者将掌握*实用的数据挖掘算法,并能够立刻应用它们。

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关于数据中心运维管理的书籍很多,但本书不落俗套,令人耳目一新之处在于: 资深的主创团队本书支持单位和主创团队绝大多数参与过《数据中心场地基础设施运维管理标准》的编写; 业内罕见的揭秘深度本书由国内运维经营们联袂创作,其中不仅有成功经验,还有对挫折和教训的反思,甚至还有惊心动魄的数据中心火灾过程。 新颖的内容布局本书的两大部分, 运维人手记 和 关键设备运维指南 ,既有内容丰富有趣的小说,还有专业的运维知识介绍。

大数据作为人工智能的基石,当前正站在计算机技术发展的风口, 而作为Apache*项目的HBase的优势是高性能读写、弹性伸缩、面向列族存储,能够轻松应对数据存储的爆发,提供对千万级QPS低延时需求支持,毫无疑问是企业搭建大数据在线实时应用的*。Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力,但是对在线实时的数据存取则爱莫能助,而HBase弥补了Hadoop的这一缺陷,满足了在线实时系统低延时的需求。本书以精炼的语言介绍HBase基础知识,让初学者能够快速上手使用HBase,对HBase 的核心架构思想(如数据读取、数据备份等)有深的了解,并且剖析HBase源码,介绍HBase 1.X 以及2.0带来的新特性,让有经验的HBase发人员也能够循序渐地深理解HBase源码,以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注于HBase在线实时系统的调优,同时不

Hadoop 是目前受关注的大数据处理平台和解决方案,并且已经广泛应用于生产环境。本书基于新的 Hadoop ( CDH5 , ApacheHadoop 2.6 )版本介绍 Hadoop 技术的相关知识,不但详细介绍了 Hadoop 、 HDFS 、 YARN 、 MapReduce 、 Hive 、 Sqoop 和 HBase 等,还深探讨了 Hadoop 、 HBase 的运维和性能调优,并包含了一个具有代表性的完整的基于 Hadoop 的商业智能系统的设计和实现。 本书的大特是面向实践。基础篇介绍 Hadoop 及相关组件的同时,包含了大量动手实例,而应用篇包含的基于 Hadoop 的完整实例脱胎于生产环境的真实项目。在应用篇中,读者不仅能够通过项目实战巩固基础篇的学习效果,还能学习商业智能系统的发过程。 本书由浅至深,从理论基础到项目实战,适合 Hadoop 的初学者阅读,也可以作为高等院校相关课程的教学参考书。 本书主要内容 包含了 Hadoop 新版本的几

本书是一本广受好评的Cassandra图书。


本书基于Neo4j数据库3.5版本及其对应的ALGO和APOC扩展包,详细介绍了近二百个主要过程和函数的定义、相关理论、使用方法、代码样例,让广大Neo4j图数据库的设计和发人员能够快速掌握正确和高效的图数据库分析方法及其应用发技能。


信息和网络技术的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热,数据爆炸式的增长给人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。一方面,基于大数据的处理、分析和共享等技术可以提高企业经济和社会效益。另一方面,隐私已经成为大数据应用领域亟待解决的重要问题。在大数据时代,如何做到获取和利用数据与个人隐私安全的平衡,已然成为当下亟需解决的一个时代命题。