※ 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。
（1）清华大学黄永峰教授、江铭虎教授郑重推荐。（2）《Spark大数据发与应用案例:视频教学版》系统讲解Spark3.5框架，全部内容都在培训机构长达8年的培训实践中，一遍一遍讲解过，一遍一遍实验过。（3）《Spark大数据发与应用案例:视频教学版》以通俗易懂的方式详解Spark原生态组件的基础与用法，每一章都结合大量的实战案例，讲解过程中注重知识的系统性和内容的实用性。（4）《Spark大数据发与应用案例:视频教学版》最后一章还给出Spark在大厂面试中经常问到的问题，精准覆盖工作中常见使用场景及互联网企业面试要，可以作为面试指南。（5）作者提供微信群答疑服务，读者在学习过程中碰到问题可以随时请教作者。（6）配套示例源码、PPT课件、集群环境、教学视频、配图PDF文件、作者微信群答疑服务。
《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
《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。
大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。 本书是介绍写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践进行数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。 本书作者采用在实践中学的方式，提供了Python的代码和案例，详细介绍如何应用数据挖掘技术，开发出实用的推荐系统。 本书英文版在网络上放出样章，得到很多业内知名人士的推荐和好评。 知名技术译者王斌老师译作，翻译质量上乘 数据挖掘一般是指通过算法搜索隐藏于大量的数据之中的信息的过程。众多的数据挖掘教材都专注于介绍理论基础，因而往往难以理解和学习。 本书是专门写给程序员的一本数据挖掘指南，可以帮助读者动手实践，进行数据挖掘、应用集体智慧并构建推荐系统。 全书共8 章，介绍了数据挖掘的基本知识和理论、协
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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
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
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