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Java微服务测试：基于Arquillian、Hoverfly、AssertJ、JUnit、Selenium与Mocki
微服务面临不可预知负载，分布式设计带来安全性能隐患，异步通信容器让挑战加剧。 内容涵盖自动化测试微服务系统集成测试以容器为中心的系统测试服务虚拟化 基于JVM微服务实现单元集成测试，实践高级混沌测试集成测试契约测试 ArquillianTomEE主创人员执笔，重磅企业场景测试实战力作首度问世 一切从用Java EEWildFly SwarmDocker来搭建微服务环境起步
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
本书是完全来自于实践的Modeler数据分析与挖掘的实战型著作； 全书通过15个行业应用案例，介绍Modeler在数据分析与挖掘领域中的应用； 本书是作者在行业工作中的经验分享，因此所涉及到的案例具体很强的实用性，可以用来解决你在商业应用中的实际问题。
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）
本书以介绍思路为主， 通过丰富的案例讲解爬取数据的思路， 介绍数据分析、可视化的方法， 以及如何根据数据分析结果，发一个应用， 为读者提供一个从采集数据到应用数据的完整视角。
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。
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。
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
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.MongoDB团队成员撰写，带你门主流NoSQL数据库； 2.第1版、第2版累计发行5万册，第3版对TTL和聚合管道等新特性行了讲解，还增加了配置MongoDB的章节； 3.内容适合MongoDB 4.2及以上版本。 如果你希望使用支持现代应用程序发的系统来管理数据，那么MongoDB是不错的选择。作为面向文档的NoSQL数据库，MongoDB功能多、灵活且易于扩展，在DB-Engines数据库流行度排行榜上名列前茅。 本书是由MongoDB团队成员撰写的门指南，涵盖从发到部署的各个方面，内容适合MongoDB 4.2及以上版本。无论你是NoSQL新手还是有经验的MongoDB用户，都可以在查询、索引、聚合、事务、副本集、分片、监控和安全等方面收获新的知识。 ●使用MongoDB执行写操作、查找文档并行复杂的查询 ●对集合行索引，对数据行聚合，在应用程序中使用事务 ●配置本地副本集，并了解复制机制如何与应用程序交互 ●创建
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。
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。
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
新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。
《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。
《穿越数据的迷宫：数据管理执行指南》一书是DAMA（国际数据管理协会）强烈推荐的关于数据管理和数据治理的重要书籍，也是《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》（ DAMA DMBOK2 ）认证培训配套教材。该书重从管理层的角度阐述为什么数据管理很重要，数据管理包括了哪些内容，以及如何行数据管理，从而帮助管理层在了解数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。
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