你了解NFT吗？NFT究竟是什么？NFT为什么有这么大的魔力吸引这么多人的投？未来NFT将扮演什么样的角色？NFT的未来趋势是什么？ 本书全面、体系化地介绍NFT的概念与特、技术栈和生态，分析NFT在未来世界（包括元宇宙、Web3.0等）中的地位及前景，并深探讨NFT的应用场景，帮助你了解NFT的发展脉络，理解NFT的底层技术逻辑，掌握NFT的设计原则，从而梳理出对NFT的全景认知。 通过阅读本书，你将了解： **NFT的概念与发展； **NFT的创建与流通； **NFT与数字艺术； **NFT的技术栈； **NFT的诸多应用； **NFT的产业与生态； **NFT与数字经济； **NFT的风险与监管； **NFT的未来趋势。
《数据科学技术：文本分析和知识图谱》是一本深浅出的数据科学技术指南。书中详细介绍了文本分析和知识图谱等关键技术，结合典型案例展示了数据科学在安全、应急等行业的应用实践。无论你是数据科学领域的专业人士还是对数据科学感兴趣的读者，这本书都能帮助你深了解数据科学的基本概念、方法和最新技术。通过学习《数据科学技术：文本分析和知识图谱》，你将能够掌握数据科学的核心知识，为自己的职业发展和创新项目提供有力支持。
1.结合具体案例，分析Python和R的特及适用场景； 2.利用真实案例演示如何集成Python和R； 3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
《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。
面向高等职业院校学生，注重素质教育和就业技能提升。内容简明、结构严谨、创新。 结合理论与实践，培养专业技能和实践能力。使用任务驱动、案例教学等方法，激发学生兴趣，促主动学习。 编写团队由经验丰富的一线教师和网络工程师组成。
本书内容一共包括八章，分布在目标、原理、技术、业务4个主要层级板块。依据这4个层级的递关系，完成了从数据科学到数字经济的总体价值实现路转换。本书内容适用于广大对数据科学感兴趣的技术从业人员，帮助技术人员更好地突破 懂技术，但不落地 的痛，让读者在掌握核心大数据技术的同时，找准数字产业的应用方向，通过数字化创新的业务场景实现技术价值发挥。
1.R语言多元统计分析在医学领域的应用指南，结合精选的医学实例，帮助读者熟练使用R语言及相关包实现多元统计计算，并且更深地理解多元数据分析方法。 2.作者赵军副教授在流行病学、医学统计学和数据科学领域拥有超过15年的教学和科研工作经验是国内多家医院的统计分析咨询与服务专家。 3.强调实战和应用，使用R语言介绍常用的多元统计分析方法，不仅介绍理论知识，还提供了大量的应用案例和代码，帮助读者更好地理解和应用所学知识。 4.本书可作为医学院校高年级本科生或研究生的多元统计分析课程教材，也可作为其他专业读者和科研工作者从事科研活动的参考资料。 5.资源丰富：全书附有代码和数据集，习题参考答案等资源，可供读者随时查阅和参考。
Excel与Power BI数据分析及可视化标准教程(实战微课版)
从零始，循序渐：详细介绍数据分析及可视化相关的基础知识和应用 紧贴实际，案例导航：全书配备121个动手练，对重要知识随学随练 全程图解，快速上手：知识和案例采用全程图解方式 微课辅导，易学易用：全书重要知识和动手练配视频讲解
（1）知识讲解宜读易懂，语言表述顺畅自然。 讲述大数据技术中通用的基础知识，为读者一步研究理论和应用技术下坚实的基础。基本概念清晰、准确、精练，语言表述顺畅、宜读、自然，尽量避免使用晦涩难懂的语言描述深奥的理论和技术知识。 （2）系统构建知识体系，培养读者的大数据思维。 建立恰当的知识体系，并把相关知识行合理组织，而不是杂乱无章地堆砌。注重大数据技术的科学分析，有利于培养读者的大数据思维。 （3）理论与实践相结合，注重培养实战型人才。 针对大数据技术的相关应用，通过对典型实例行分析，读者能够深且全面地理解并掌握大数据技术的具体应用方法，而提高自身独立分析问题和解决问题的能力。 （4）配套丰富教辅资源，立体化服务高校人才培养。 为了更好地服务院校教学，助力大数据领域工程型人才培养，编者为本
1.有效：提供一套有效处理抽象商业问题的计算框架，包含市场环境分析、营销模式分析、商业模式设计、供应管理分析等内容。 2.全面：从战略设计贯穿到日常业务运营细节，适合分析人员构建经营分析框架，也适合业务人员提升商业分析能力，更适合管理人员提升企业经营效率。 3.真实：本书所有案例和产品都是真实存在的，所有环节都是企业真实的运营环节，在工具和方法上具有很强的迁移性，也适合作为企业构建商业分析框架的标准样板。 4.专业：作者既是商业分析专家，也是业务专家，本书方法论经过网易、阿里巴巴的项目实践认证。白慧源、孙志岗、杨非、毛屹宏、袁俊杰等人鼎力推荐。
探索五大数据挖掘竞赛场景，掌握解题策略和流程，将理论与实践完美融合。深度解读TOP方案，重现其卓越代码，助力您在竞赛中脱颖而出，提升数据挖掘技能，为实际业务注更高效能的模型力量。
读者对象 《大数据可视化编程和应用》适合大数据可视化初学者，也适合作为高等院校数据科学与大数据技术、大数据技术与应用、大数据分析与挖掘等专业的教材。 本书特色 ? ★★结构系统，逻辑清晰。《大数据可视化编程和应用》以在Tableau中分析数据的工作流程来安排各章顺序，便于读者学习和理解。 ? 内容翔实，细节突出。《大数据可视化编程和应用》囊括数据分析的重要概念和术语、连和管理数据源、构建数据模型、创建可视化图表、标记卡、分组、钻取、排序、筛选、仪表板、故事，优化和共享分析成果等内容。 ? 技术和案例并重。《大数据可视化编程和应用》最后一章通过一个综合案例，介绍在实际应用中使用Tableau对数据行可视化分析的方法，将所学理论知识和实践相结合，快速提升实战水平。 ? 本书赠送课程大纲、PPT课件、理论微课和实验微课
1.本书以项目实践为主线，结合必需的理论知识，通过任务的形式行内容设计，帮助读者在实际操作中不断提升项目实践能力。 2.本书内容涵盖了机器学习的基础知识、模型评估与选择、回归、分类、聚类等算法，以及数据挖掘的基础知识、数据分析与应用，为读者提供全面的技术指导。 3.本书通过用户行为分析预测项目，展示了如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中，帮助读者更好地理解和应用相关技术。 4.难易适中，案例式教学，注重全面培养读者的数据意识、数据思维和数据能力，融合课程思政元素，提供丰富教学资源。
《Spark SQL大数据分析快速上手》帮助读者快速提高Spark 大数据分析技能，内容包括： Spark SQL发展背景、Spark的典型数据容器及关系、Spark发环境搭建、Spark典型数据结构RDD。 Spark SQL门实战（包括Scala编程基础）、SQL基础语法、操作多数据源、Spark SQL性能调优。 影评数据分析、商品统计数据分析、咖啡销售数据分析3个实战项目。
※ 深剖析ChatGPT，掌握其在各领域的强大应用，提升工作效率与创新思维。 ※ 系统学习高效利用ChatGPT的策略，优化复杂问题的解决过程，释放潜能。 ※ 构建数据分析框架，借助ChatGPT提升数据处理精准度，优化决策制定。 ※ 利用ChatGPT处理海量数据，洞察数据背后的深刻含义，发现关键趋势。 ※ 通过丰富案例，学习ChatGPT在数据分析中的应用，将理论转化为实战技能，实现能力飞跃。
ChatGPT作为人工智能领域的重大突破，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。这本书以ChatGPT为工具，系统介绍了数据分析的各个环节，从数据收集、预处理、特征工程，到数据分析、可视化、模型构建，再到报告撰写，覆盖了数据分析的完整流程。更重要的是，它完全摆脱了代码的束缚，让数据分析变得更加简单易用、高效便捷、灵活可扩展，真正实现了 零代码 的数据分析，大大提高了数据分析的效率。这对于满足不同业务场景下的数据分析需求，对于任何希望在数据分析领域迅速提升技能的人而言，这本书将是不可多得的实用指南。
1.本书通过丰富的案例展示如何造完整的分析价值：收集正确、可靠的数据，合理分析，获得见解，并将见解融决策过程； 2.前华为中国区CIO杨通鹏、EXIN亚太区总经理孙振鹏联合推荐； 3.一线案例分析，助力数字化转型。 在数字化转型如火如荼的当下，企业必须努力造数据驱动型文化。这不只意味着拥有数据分析精英团队--如果缺乏前瞻性分析，即使生成再多的报表，也不是数据驱动组织。 - 理解数据驱动的真正含义 - 学习评估数据质量的各个指标 - 收集和分析可靠的数据 - 用数据讲故事 - 用A/B测试行数据驱动决策 - 造数据驱动型文化
暂无
《循序渐Spark大数据应用发》是一本深浅出的Spark大数据发实战指南，专为希望掌握Apache Spark 3.x技术栈的发者量身定制。《循序渐Spark大数据应用发》不仅涵盖了Spark的基础概念和安装步骤，更通过丰富的实战案例和上机练习，引导读者逐步深理解并掌握Spark的核心组件、集群管理、SQL处理、流式数据处理以及机器学习与图计算等高级功能。 作者凭借一线发经验，精心编排了10个章节的内容，确保读者能够循序渐地学习Spark的各项关键技术。从最简单的Spark程序编写始，逐步过渡到复杂的数据处理和分析任务，每一章都充满了实用价值和操作指导。 特别值得一提的是，《循序渐Spark大数据应用发》提供了24个精心设计的实战案例和26个上机练习题，这些内容旨在帮助读者将理论知识转化为实践技能，快速提升解决实际问题的能力。无论是对于学生、大数据发人员还是架
1.本书是《大数据》编委会针对校企合作的精心力作。 2.本书凝结了曙光瑞翼多年的教学经验，能够满足校企融合教学的需求。 3.本书旨在介绍分布式数据库的基础知识，为（将）从事大数据相关工作的读者奠定基础。 4.本书采用任务驱动的编写方式，读者可以直行实验效果体验，并行自由调整。 5.本书采用大量的实践案例，结合行业典型应用，编写行业实践。 6.本书提供丰富的教学资源，包括电子课件、实验设计等。
1.专业作者：赵杰博士和何贤英高级统计师都是在医疗信息化、远程医疗和临床药学方面具有丰富经验和深厚背景的专家。两位作者的专业知识和经验，使得本书具有很高的参考价值。 2.内容全面：本书立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等，内容包括医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，以及通过实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。 3.实用性：本书不仅介绍了医疗行业数据的基础知识，还重介绍了数据挖掘与可视化的常用工具和方法，并通过实例展示了相关技术的临床应用。对于想要了解和掌握医疗大数据技术的读者来说，本书提供了一本全面、实用的指南。 4.深度结合医疗数据：本书将医疗数据和数据挖掘及可视化技术深度结合，从医疗数据本身出发，寻找适用于医疗数
《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。
从动态的角度描述成为一个数据产品经理需要的能力
1.本书作者均来自Spark的母公司Databricks。他们将带你始使用Spark，并了解如何利用它适应这个属于大数据和机器学习的新时代。 2.第2版在第1版的基础上做了大量更新，涵盖Spark 3.0的新特性，并着重展示如何利用机器学习算法执行大数据分析。 3.Spark项目创始人Matei Zaharia、Spark PMC成员Reynold Xin力荐。 毋庸置疑，数据已经成为现代化企业的重要资产，大数据分析技术则是企业挖掘数据价值的核心利器。一直以来，Spark就是大数据分析领域的佼佼者，也已经成为一站式大数据分析引擎的事实标准。 * 学习使用Python、Java、Scala的结构化数据API * 理解Spark SQL引擎的原理 * 掌握Spark应用的优化技巧 * 了解如何读写数据源：JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC等 * 使用Structured Streaming分析批式数据和流式数据 * 使用Spark和Delta Lake构建湖仓一体的系统 * 使用MLlib发机器学习流水线
编辑的话 2008年，一本特立独行的IT技术图书《大话设计模式》横空出世，创了一种新派技术图书风格，横扫各大排行。 作者程杰并没有满足这个成绩，耗时3年潜心创作了另外一本同样是程序员基础的著作 《大话数据结构》，不出意外地好评如潮。 直到今天，这两本书仍然常驻各大排行。作为本土原创图书，这个成绩简直不可思议 印象里只有国外经典技术图书具备如此强的生命力。 虽然在这十几年里程杰兄未再动笔，但依然与我保持着密切联系。非常荣幸的是，在这本新作中，我依然是他的编辑。 十几年来，IT技术已经有了翻天覆地的变化，当年的桌面程序基本都迁移到了当前的互联网和移动端上，以至人工智能、深度学习，发语言也从当初C、Java为主力语言变成如今包治百病的Python，我作为一个IT编辑，回顾起来其实还挺有意思的。 关于《大话数据结构【溢
深阐述BI团队应发挥的核心价值； 全书贯穿电商、教育、外卖领域的实操案例； 剖析BI指标体系的设计模型与使用场景； 五大专题详述BI如何创造业务价值；
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
购物车