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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。

重可平衡:数据中台为主讲解中台建设中的产经经理工作技巧,兼顾业务中台。 落地易操作:图解化理论,没有高高在上的说教,手把手教你如何操作。 以 案 促教:以阿里巴巴、58等中台应用较为成熟的公司为依托讲解。

大数据时代书系(一本书读懂大数据+一本书读懂互联网思维+一本书读懂互联网+一本书读懂互联网金融)套装共四册

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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

Spark发者出品! 《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书,它没有过多深实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark的用法,它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。 本书介绍了源集群计算系统Apache Spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark,你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。 本书由Spark发者编写,可以让数据科学家和工程师即刻上手。你能学到如何使用简短的代码实现复杂的并行作业,还能了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。

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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

通过45实例来讲解,培养动手能力 涉及 MongoDB和 Redis 带着具体任务去动手,引领式学习 层次清晰、语句简洁,阅读流畅 大项目:搭建一个完整的问答网站


大数据:挖掘数据背后的真相(学会数据分析,立破谎言,新时代大数据分析入门书,无须数学、统计学基础,轻松掌握!)
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。

本书系统、详细介绍了数据分析知识的框架,分别从数据分析的类型、作用、步骤等方面讲解了一名合格的数据分析人员应该掌握的知识与技能,而且也注重实务操作,有真实的案例分析,旨在帮助数据分析人员快速掌握数据分析核心知识,实现数据分析能力的大幅度提升。

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数据可视化经典著作 讲解清晰、示例丰富、实用性强 创作信息图的**参考指南


SAP 高性能分析应用软件(SAP High-Performance Analytic Appliance,SAP HANA)自2011年作为成熟的产品和解决方案向全球推广以来,引起了数据库领域非常强的一次震动。

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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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季昕华、徐羽作序,连城/胡熠/武泽胜/肖磊/靳志辉联袂推荐 腾讯专家首次分享Spark*实践 基于真实数据,用案例分析全面解读大数据应用设计

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数学菜鸟也能搞懂数据分析! 从零学起:没有深奥的理论和晦涩的知识 实际体验:免费软件RStudio 提供模拟数据 应用R语言轻松学统计: 平均值/直方图/t检验/卡方检验/相关/回归分析/逻辑回归分析/文本挖掘 商家的抽奖促销有猫腻? 面包店的面包缺金少两? 调查问卷的结果该怎么分析? 曾经的热销商品为什么不好卖了? 网络上的匿名中伤者找得出来吗? 坏事的发生是否能预测? 让数据告诉你答案!

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数据新闻只是新闻报道中的一种形式,弥补传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻 采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解和更具说服力的方法呈献给读者。数据,特别是大量的数据比采访几十个对象获取的抽样信息做出的结论更客观、更容易阐明观。

作者携手数据领域的强大智囊团为读者贡献的一本处理噪音数据的指南。本书囊括众多真实世界的应用案例以及高水平的方法和策略。本书汇集国外数据社区的技术骨干和活跃分子的集体智慧,多位数据领域的专家共同揭示了如何处理棘手的数据问题的奥秘。噪音数据就是那些"给你惹麻烦的数据",从蹩脚的存储到糟糕的说明,再到令人误解的策略,有多重情况可能导致噪音数据。那么什么才是决定性因素呢?有人认为是技术方面的问题,比如缺失值或格式不对的记录,但是噪音数据包含更多的问题。本书介绍了多种有效的方式来应对噪音数据。在本书中,多位数据领域的专家共同揭示了如何处理棘手的数据问题的奥秘。通过阅读本书,你将学会:测试你的数据,判断它是否适合分析;将电子表格数据转变成可用的格式;处理潜藏在文本数据里的编码问题;行一种

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5大统计学专业方向/65个统计学知识/50个经典的统计学案例 教会你如何说服别人Believe in the power of data(相信数据的力量)



数据产品设计快速门指南 详细介绍数据产品设计流程

大规模在线应用、企业级基础服务、以及各种新型应用促使诞生了十万级甚至百万级服务器的大型数据中心。云计算、物联网、大数据等新型计算和应用推动了现代数据中心的快速发展,并使其成为国家和IT企业的核心信息基础设施。数据中心网络不仅是连接大规模服务器的桥梁,而且是承载网络化存储和网络化计算的基础,其网络互连结构的设计是影响网络性能的首要因素。现代数据中心的内部流量已从传统的 南北流量 为主演变为 东西流量 为主,导致数据中心的网络性能成为瓶颈,传统的树型互连结构已经不能满足新的需求。 近年来,研究人员从不同角度提出了很多新型数据中心网络互连结构,力求满足高带宽、高容错、高可扩展性和低成本的需求。虽然新型互联结构的研究不断提高数据中心的网络传输能力,但是对数据中心现有传输能力的高效利用同样重要

知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及*终可理解的模式的非平凡过程。

大数据之美:挖掘,Hadoop,架构,更精准地发现业务与营销
本书以基本概念和发展现状作为切,对多种大数据关键技术行逻辑性阐述和分析,同时结合典型应用领域,论述了大数据技术在通信、互联网中扮演的重要角色,系统地向读者阐述了大数据的内涵。


Kyligence 联合创始人兼 CEO , Apache Kylin 项目管理委员会主席( PMC Chair )韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长, 《 智慧城市 大数据、物联网和云计算之应用 》作者 杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,《 Spark 高级数据分析》中文版译者龚少成 数据架构师, IT 脱口秀(清风那个吹)创始人,《开源大数据分析引擎 Impala 实战》作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin 将传统的数据仓库及商务智能分析能力带入到了大数据时代,作为新兴的技术已经被广大用户所使用。作为创始作者,我非常欣喜能看到关于 Apache Kylin 相关书籍的出版, 这无疑对中国用户更好地使用 Kylin ,解决实际的大数据分析架构及业务问题有很大帮助。 韩卿 Kyl

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

适读人群 :数据分析爱好者、统计分析专业人士 读者不需要任何统计学知识,也没必要掌握复杂的公式与算法,在通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。

工业设计产业园区作为设计产业的公共服务平台,起到了承上启下的作用。对于工业设计园区的考察一定程度上反映了设计产业链的整体状况,并基于此进一步辐射至企业、设计师、各个行业中。设计园区*主要的特点就是 政产学研商 相结合,依托所在地的产业集群,在跨界、交叉学科、人才 集聚 的基础上,逐渐融合、构筑合理的产业链系统,以形成 园区 所在区域的产业创新机制的孵化温床。政府亦可通过 园区 这个公共服务平台,以 四两拨千斤 ,扶持、引导区域产业链中各个方面的对接与整合,加快经济转型升级的步伐。




本书共13章,主要内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念,使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据,使用Hive行数据转换和装载处理,使用Oozie调度作业周期性执行,使用Impala行快速联机数据分析,使用Hue将数据可视化,以及数据仓库中的渐变维(SCD)、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员,也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。

Spark被称为大数据处理王者技术Hadoop的真正挑战者。本书以丰富示例介绍Spark程序和数据挖掘算法设计,更好地帮助Spark开发者提高学习效率。


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

决策与我们的生活和工作息息相关。改变人们命运的并不只是努力。比努力更重要的是决策。正是过去的一系列决策,决定了我们的现状;目前正在做和即将做的决策,注定将影响我们的未来。

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