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《数据资产管理核心技术与应用》从核心技术和应用实践两个角度,讲述如何管理好数据资产、如何解决数据资产管理中面临的诸多技术痛,帮助数据资产管理者、发者架构好数据服务的技术基础,从而帮助数据资产使用人员、数据分析师、经营决策人员等快速地找到自己想要的数据,让数据可以发挥出更大的价值。

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。


策略产品经理是一种高阶的产品经理形态,是互联网企业重要的且难得的人才,也是值得很多产品经理(尤其是数据产品经理)和技术人员转型和投的方向。夏杰老师是这个领域的佼佼者,经历过多家大厂重项目的历练,其经验总结是非常珍贵的。

Kettle易用性好,编码工作量小,功能完备,基于Java,允许多线程与并发执行以提高效率。本书以CDH作为Hadoop平台,结合销售订单示例,详细介绍并演示如何使用Kettle完成Hadoop数据仓库的ETL过程。本书适合大数据分析系统发、数据仓库系统设计与发、DBA、架构师等相关技术人员阅读。

本书作者均来自微软全球技术中心,其中更有数据库发支持组的徐海蔚等业内专家,传递的都是一线实战经验。 这本书之所以鸿篇巨制,是因为在实操之外,对原理行了必要剖析。对读者而言,可以据此举一反三,彻底领悟数据库运行机理,灵活处理日常疑难。 内容基于新版软件。SQL Server功能繁复,极少有书可以全面覆盖,本书在完整性方面无出其右,可轻松代替其他相关书籍 关联 : 《高性能 MySQL (第 3 版)》 《基于 Oracle 的 SQL 优化》 《**技术这十年》 《海量数据库解决方案》


1.第二版升级更新,巧妙应对160余个SQL使用场景; 2.实例短小精悍,涵盖5种主流的关系数据库:Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、DB2等; 3.数据分析师常备案头书。 你或许熟悉SQL基础知识,但能否充分发挥它的强大威力呢?本书从实战角度展示SQL在查询之外的能力。你将学会用SQL行统计分析,像使用商业智能工具那样制作报表,行文本数据匹配,以及执行复杂的日期数据分析。本书的写作方式独树一帜,以160余个真实场景为例,提供了让你耳目一新的解决方案。书中的实例短小精悍,涵盖5种主流的关系数据库:Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL和DB2。 数据分析师、数据科学家和数据库管理员可以通过本书练习解决SQL问题的能力,并拓思路。对于其他需要在日常工作中与SQL交道的读者,本书也是弥足珍贵的参考书,有助于快速查找解决方案。 本书第2版做了如下更新。


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


始终以云计算作为本书的主线,例子程序具有代表性; 难和重的章节给出的例子程序较多; 与实际工程中的应用保持一致; 所有的例子程序在Oracle 12c中通过运行; 当前我国高校数据库教学都采用人民大学王珊、萨师煊老师编写的《数据库系统概论》教材,为了便于学生学习,该书所采用的例子数据库与王珊、萨师煊老师编写的《数据库系统概论》中的例子数据库保持一致,读者按照书中的步骤要求,可将关盘中的数据一键完成例子数据库的对象的创建。作者在该书所涉及内容方面的优势:多年的数据库教学、科研和实际工程项目;每学期都教授数据库和Oracle课程;对Oracle 12c熟悉掌握;有多年的实际项目发经验;书中的例子符合软件工程要求;贴近教学和实际工程应用;繁简得当;例子经过精心设计。

本书对天文信息学领域的专家具有一定借鉴价值,适合作为天文信息学、数据挖掘、人工智能等研究方向的科研人员和研究生的参考用书。

Greenplum是业界领先的源MPP大数据平台。2019年,Greenplum被Gartner评为全球 排名第三 的分析型数据库和 排名第四 的实时分析数据库,且为前十名中 *源的产品 。中国信息通信研究院评测的14款MPP数据库中 约半数基于Greenplum。本书由 Greenplum核心研发团队精心编写,融了团队十余年来对云计算、大数据和人工智能驱动的企业数字化转型、先技术发展趋势以及产品研发的深刻思考,对Greenplum这款快速成长的源大数据平台行了全方位深度解读,无论是企业决策者,还是大数据相关的技术人员,都能从本书中获益。

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。