正版书籍 中国数据中心技术指针 第1辑 钟景华等 机械工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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ORACLE 11G数据库与开发应用教程李明俊 编 著哈尔滨工业大学出版社（名州好书）
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可视化数据[美]弗莱（Fry B.） 著；张羽 译电子工业出版社9787121082795 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《可视化数据》是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，《可视化数据》都给出了非常详尽的介绍。《可视化数据》使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。对于熟悉使用Java的程序员来说，《可视化数据》后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。 《可视化数据》是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人们的数量增长的非常迅速。更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想，我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。
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介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。通过阅读本书，你可以：学到一堂Python速成课；学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；深入理解机器学习的基础；运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；探索推荐系统、
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MySQL技术内幕：SQL编程【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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Oracle Database 10g PL SQL程序设计 俄曼,哈德曼,麦克罗克林 清华大学出版社 97873021
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正版书籍 Ocean Base 分布式数据库技术与应用 杨传辉,许世杰,王新强 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
本书由具有多年开发以及教学经验的专家编写，书中内容条理清晰，案例新颖具有较强的逻辑性和实用性，同时书中所讲解的技术OceanBase分布式数据库是由我国自主研发的产品，与同类数据库教材相比在政策支持与技术方面具有较强的优势。
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《驾驭大数据》是世界很好数据仓库公司Teradata首席分析专家Bill Franks倾力巨献，揭秘驾驭大数据的技术和方法，诠释大数据专业分析之道。国内外知名数据分析专家、行业领袖联袂推荐。 你是否在大数据面前犹豫、恐惧、不知所措？你是否无法说服你的老板投入人力、财力、物力去进行大数据分析？你是否已经身处大数据中而依旧茫然？你是否在做了很多大数据分析后仍然无法发现新的商业价值和机会？如何不再因循守旧，如何积极主动地去改变、探索、创新，如何在驾驭大数据的过程中游刃有余、成竹在胸？答案就在《驾驭大数据》一书中！
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VMware、Citrix和Microsoft虚拟化技术详解与应用实践 正版图书,下单速发,可开发票
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数据仓库和数据挖掘 苏新宁 等编著 清华大学出版社 9787302126485
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数据分析不在于你掌握了多少先进的软件工具，也不在于你拥有多么高智商的头脑，而是要靠更大视野、更宽角度和更具有逻辑性的思维。本书不是一本介绍大数据概念的流行读物，也不是开讲编程工具高深理论的专业教材，而是立足于大数据之上的思维模式的普及。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。作为读者，你可以是大中专院校的数据分析专业学生，也可以是企事业单位的经营分析人员，或者是任何行业任何职业中喜欢“头头是道”的分析爱好者。开卷有益，即便你从来不需要大数据，也可以从本书中领悟到思维魔力，因此让工作与生活更充满智慧与乐趣。
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Visual Foxpro 6.0数据库案例教程(第二版) 李殿奎,闫瑞峰,王锐 编 东北大学出版社
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数据挖掘学习方法/普通高等教育“十三五”规划教材 王玲 著 冶金工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《数据挖掘学习方法/普通高等教育“十三五”规划教材》系统地介绍了数据挖掘的方法和技术，主要内容包括：决策树挖掘；关联规则挖掘；逻辑回归；神经网络；聚类分析；支持向量机；降维；异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题，希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解；掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发，了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析，实现数据挖掘的功能。希望学生在创新意识、科研能力等方面得到提高。 《数据挖掘学习方法/普通高等教育“十三五”规划教材》可供自动化及相关专业本科生及研究生使用，也可供从事自动化技术的科技人员参考。
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目 录序言致谢作者简介概述1第一部分 概念和定义章 数据131.1 目的131.2 数据131.3 数据表示141.4 数据事实201.5 数据作为产品201.6 数据作为分析的输入211.7 数据和期望211.8 信息221.9 总结思考23第2章 数据、人员和系统252.1 目的252.2 企业或组织252.3 IT与业务262.4 数据生产者272.5 数据消费者272.6 数据代理272.7 数据管家和数据管家工作282.8 数据所有者282.9 数据所有权和数据治理 292.10 IT，业务和数据所有者，版292.11 数据质量项目组302.12 利益相关者312.13 系统和系统设计312.14 总结思考32第3章 数据管理、模型和元数据333.1 目的333.2 数据管理333.3 数据库、数据仓库、数据资产和数据集343.4 源系统、目标系统和记录系统353.5 数据模型353.6 数据模型的类型363.7 数据的物理特征373.8 元数据383.9 元数据是显性知识403.10 数据链和信息生
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