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。
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。
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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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
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。
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。
本书围绕股票挖掘，所构建的知识体系非常全面完善。在技术上，不仅包含了数据挖掘中常见的方法，如匹配方法、关联分析、分类、聚类、预测、时间序列分析等，还包括自然语言处理方法、深度学习方法、舆情分析方法、行为金融学心理学等方法。在数据应用上，不仅包含了对场内每笔成交数据的分析，还包括财务数据、新闻数据、股吧论坛、机构研报、用户行为等方面的分析。
从哲学、数学、物理、统计，到测量、实验、辩证、分析，用谈天说地的方式激发思考，归纳总结数据科学的实质及成就一位数据科学家所需要的基本素养。
投资大师科斯托拉尼股市箴言 一段股市精彩人生的回放 一位*伟大的投资家的遗赠
数据分析门书，被译成8国语言，网易创始人丁磊曾发动公司全员学习本书 内容全面校订，增补图灵社区访谈作者全文 精益创业运动创者埃里克 莱斯作序推荐 王诗沐、史凯、邱岳、范冰、张溪梦、徐小磊、猴子、曾加联合推荐
1.本书以一个虚构的餐厅评应用程序为例，完整地展示了图应用程序的构建过程。 2.本书示例采用企业级应用程序的常用语言Gremlin，在不同图数据库产品之间具有较强的可迁移性。 3.完整清晰的学习结构，通过11章内容帮助读者从门到实践，再到阶学习图数据库： 门：掌握基本概念、图数据建模、图遍历。 实践：使用图数据库构建 友聚 应用程序。 阶：分析性能，避免陷阱和反模式。 戴夫和乔希是成绩斐然的图架构师和发人员，我想不出还有谁能更好地引导你踏上理解图数据库的旅程并帮助你规划路线。 Ted Wilmes，JanusGraph技术指导委员会委员 这本书深浅出地介绍了图应用程序的构建过程。无论是对数据建模还是对数据库技术感兴趣的朋友，均可以通过此书领略图数据库的魅力。 付晓岩，IBM副合伙人
《数据分析实践：专业知识和职场技巧》适合初级、中级数据分析师阅读，也适合在工作中需要应用数据分析解决问题的职场人参考。
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