对于数据驱动型公司，设计和构建流式数据架构能够实现实时或近实时应用，提升整个组织的效率。《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》简明的指南讲述了流设计中的关键因素（聚焦于消息层的关键特性）、新的消息技术 ApacheKafka 和 MapRStreams、流架构是如何支持微服务的，以及当下可供选择的流技术：Apache Spark Streaming、Apache Flink、Apache Storm和 Apache Apex，适合架构师、大数据科学家及 IT 工程师阅读。
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企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践 系统讲解全栈的大数据处理技术及其应用实践
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李洪波、邹海林、李洪国编著的这本《企业级数据库集成应用系统开发》依赖商业银行和电影明星两个案例，面向Windows和Web两种应用，依托商业银行的支行信息管理功能，基于分层架构体系，涉及Client/Server和Browser/Server两种模式，运用Visual C++ 2008、C# .NET和ASP.NET开发工具，开发数据库集成应用系统。
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大规模在线应用、企业级基础服务、以及各种新型应用促使诞生了十万级甚至百万级服务器的大型数据中心。云计算、物联网、大数据等新型计算和应用推动了现代数据中心的快速发展，并使其成为国家和IT企业的核心信息基础设施。数据中心网络不仅是连接大规模服务器的桥梁，而且是承载网络化存储和网络化计算的基础，其网络互连结构的设计是影响网络性能的首要因素。现代数据中心的内部流量已从传统的 南北流量 为主演变为 东西流量 为主，导致数据中心的网络性能成为瓶颈，传统的树型互连结构已经不能满足新的需求。 近年来，研究人员从不同角度提出了很多新型数据中心网络互连结构，力求满足高带宽、高容错、高可扩展性和低成本的需求。虽然新型互联结构的研究不断提高数据中心的网络传输能力，但是对数据中心现有传输能力的高效利用同样重要
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数据集成原理（数据集成技术的权威之作！作者兼具学术与工业领域，对数据集成领域都有重要贡献，本书是数据集成相关工作人员的书
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数据存储技术与实践 华为存储首席架构师诚意之作 揭示了存储技术变革的脉络
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深入理解Flink：实时大数据处理实践 批处理|流处理|编程基础|FlinkML|FlinkCEP|实时大数据理论+Flink实践方法论
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写给数据产品经理新人的工作笔记 资深数据产品经理10余年工作所见所闻倾囊相授 附赠数据产品经理技能树 需求沟通框架 迷你Excel数据产品 入职数据分析师电子书
《写给数据产品经理新人的工作笔记》 是资深数据产品经理10余年工作经验的精华提炼，为数据产品从业新人或准备转行做数据产品的读者提供了一个本领域的通解通法，并对即将面临的问题做出预判，并找到解决方案。行文简洁、幽默、富有逻辑，不仅可以成为数据产品经理的工作手册，而且适合业务层面的管理者、决策者阅读，可以帮助读者理解如何让数据更好地为业务服务。
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大数据分析：决胜互联网金融时代 大数据落地实践之作，汇集数据专家思想精华，阿里巴巴高级专家团队精心译著，O'Reilly总经理作序，IBM首席科学家等6位专家联袂推荐
O’Reilly 媒体 总经理 Jim Stogdill 倾情作序推荐 IBM研究院首席科学家 Jeff Jonas 美国家得宝公司主席及CEO Frank Blake 美国凯悦酒店首席信息官 Mike Blake 美国职业棒球大联盟媒体公司首席技术官 Joe Choti Kaggle公司创始人及CEO Anthony Goldbloom 佩斯大学客户智能硕士工程创始人之一 Tony Branda 联袂诚意推荐 大数据分析的时代来临了，这将是一场真正的变革。《大数据分析：决胜互联网金融时代》着眼于一些利用令人兴奋的大数据思路支持业务分析的新一代新锐企业。这是一个真正的飞跃，也是一个能实现在效率、生产力、收入和盈利能力等方面产生巨大收益的良机。 《大数据分析：决胜互联网金融时代》为企业经理和管理人员所写，使他们可以*有效地利用信息资源。本书在艰深的战略理论和通俗易懂的示例之间做到平衡，对技术性很强的话题，通过故事、比喻和类
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数据挖掘导论(完整版) 数据挖掘导论(完整版) 新版 点击查看
推荐购买套装： 大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 数据挖掘导论(完整版)(套装共2册)(超值附赠《码农》光盘1张) 本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 《数据挖掘导论(完整版)》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论(完整版)》特色与许多其他同类图书不同，《数据挖掘导论(完整版)》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 只要求具备很少的
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大数据·数据管理与数据工程 不是就技术而谈技术，而是从更宽广的视角阐释大数据带来的冲击、管理理念的变革以及大数据生态系统。尤为重要的是，提出数据工程的概念，奠定了大数据应用领域标准化、工程化的基础。
本书重点围绕大数据管理和大数据工程两个方面研究了大数据平台的体系架构和数据整合、交换与交易技术，通过对大数据的管理，总结出大数据创新方法论，具有很强的理论指导性和实践意义。本书还介绍了数据科学理论与工具，对于医疗行业、移动社交、工业制造等几个热点行业数据工程的实践都会有所启迪。
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CDA数据分析——零基础入门 本书的远程视频请登录http://study.chinacpda.com
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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入点，对多种大数据关键技术进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。
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Python金融大数据挖掘与分析全流程详解 利用python高效解决量化金融问题、揭秘人工智能在金融行业中的实战应用、全流程详解量化金融与数据化决策技术、网络爬虫从入门到精通、附赠超值讲解视频
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数据科学入门 介绍数据科学基本知识的重量级读本 Google数据科学家作品
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、自然语
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CDA数据分析师系列丛书 如虎添翼！数据处理的SAS EG实现 人大经济论坛主编，写给专业数据分析师的丛书
CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定，对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，这在本《从零进阶！数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这在《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》中利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。经过处理的数据需要根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据，这在《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》中进行了详细的讲解和操作分析。 CDA数据分析师丛书整体风格是 理论 技术 应用 的一个学习过程，目的在于商业业务应用、职场数据分析，为欲从事于数
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数据可视化的基本原理与方法 普通高等教育十二五规划教材_高等院校重点推荐教材
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“这是一本全新的数据挖掘教材，值得大力推荐。” ——Jiawei Han,伊利诺伊大学教授 本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色： ·与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 ·只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。 ·书中包含大量的
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一本书读懂大数据客户分析 学会如何全面改善客户体验，如何收集、测量以及解读客户数据，如何使用数据创建良好的客户关系，如何实现向数据导向的客户体验转变
1.通过阅读本书，您将收获对客户购物历程定量分析极具价值的方法，从而了解客户对某一产品或服务体验的整个过程。除此之外，您还将收获改进客户对某一产品、服务体验的方法和度量标准。2.书中穿插了许多公司企业的实例。通过它们，读者可以更好地了解如何收集、分析数据并将其用于改善客户体验。
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大数据技术入门 大数据专家亲自操刀，Hadoop、Spark两大框架，大数据快迅入门
本书作者杨正洪是国内知名大数据专家，是华中科技大学和中国地质大学客座教授,拥有国家专利,是湖北省2013年海外引进的科技人才，受武汉市政府邀请，成立武汉市云升科技发展有限公司，在浙江和上海分别有全资子公司，在美国硅谷设有研发中心。作者在与地方政府、证券金融公司的项目合作中发现，他们对大数据技术很感兴趣，并希望从大数据技术、大数据采集、管理、分析以及可视化等方面得到指导和应用帮助。因此编写了这本大数据技术的快速入门书。本书以Hadoop和Spark框架为线索，比较全面地介绍了Hadoop技术、Spark技术、大数据存储、大数据访问、大数据采集、大数据管理、大数据分析等内容。*后还给出两个案例：环保大数据和公安大数据，供读者参考。
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作者荣获美国政府颁发的 美国杰出人才 称号。大润发中国区董事长、飞牛网首席执行董事黄明端先生与eBay全球零售科学高级总监逄伟先生作序力荐！ 将技术与商业需求相结合，深入剖析大数据商业应用中的困惑与难题，帮助读者更好地掌握技术支撑业务高速发展的方案！
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智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领 接地气的案例、方法、行动纲领，适合大数据的实践者、管理者
大数据是智能革命的核心。大数据背后的基本思想是，人类一切行为都会留下数字痕迹（或数据），我们（或他人）可以对其加以利用，变得更加智慧。掌握数量日益增加的数据并利用技术能力将其转化成具有商业价值的想法，是推动新世界的主要力量。无疑大数据正在改变世界，我们的居住、择偶、治疗癌症、科研、提升绩效、管理城市、治理国家和管理企业的方式都因此而发生完全改变。 本书从如何使用大数据的角度入手，给出了一套详细且可行的分析框架，以简明扼要的方式教会我们如何从庞杂的数据中生成一个完整的解决方案。尤为重要的是，该书深刻地揭示了大数据分析所需要的智能化思维方式，对企业的科学决策有着至关重要的作用，同时对政府和学者掌握大数据技术有着非常好的指导意义。
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（1）全面剖析当前大数据领域中的主流技术，并配以行业应用实例和一线研发人员的独到见解。 （2）配置精美彩插，多视角完美展现大数据的力量。 （3）学界知名专家、企业领袖 联袂作序推荐。
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本书主要面向商业领域的读者，并基于以下几个关键前提：● 组织机构不需要大数据策略。相比之下，他们需要整合了大数据的商业策略。● 商业领袖将分析方法转化为信息技术的时代已经结束，未来的企业领导者必须将分析方法视为与会计、财务、管理科学和营销一样的商业规则。● 数据货币化和商业转型的关键在于释放机构的创造性思维，必须让企业用户能够 像数据科学家一样思考 。● *后，大数据的商业潜力只受到企业用户创造性思维的限制。本书的重点即，帮助未来的商业领袖将数据和分析方法整合到他们的商业模型中，并通过帮助企业 像数据科学家一样思考 ，释放机构的创意，引领文化的转型。
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全书从 5 个方面讲述大数据时代下的金融数据挖掘方法： 1 ）数据挖掘方法； 2 ）银行数据挖掘篇，介绍了基于神经网络和支持向量机的信用评分方法； 3 ）证券数据挖掘，探讨了基于多种数据挖掘方法的股票价格预测、金融市场价格预测及股票自动交易系统； 4 ）保险及其他数据挖掘，研究了基于数据挖掘的保险欺诈监测、企业破产预测、财务报表欺诈监测等问题； 5 ）从大数据的视角对金融数据挖掘进行了扩展和展望。 本书适合对数据挖掘算法感兴趣的计算机专业人士或是对金融信息挖掘感兴趣的领域专家阅读，也可作为金融信息工程方向的工程硕士教材或参考书。
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云存储安全——大数据分析与计算的基石 系统论述云存储安全的基础知识与关键技术！深入解读大数据的知识基础！业内知名专家联袂推荐！
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数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，使用这些模型和关系可以进行预测，它帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素，因而被认为是解决当今时代所面临的数据爆炸而信息贫乏问题的一种有效方法。 数据挖掘将数据转化为知识，是数据管理、信息处理领域研究、开发和应用的*活跃的分支之一。本书全面地论述了数据挖掘领域的基本概念、基本原理和基本方法，内容包括数据挖掘领域的经典理论和前沿发展。全书共分14章，并含有1个附录。全面系统地介绍了数据挖掘的概念和过程、数据预处理技术；深入地叙述了各种数据挖掘技术，包括关联规则、决策树、聚类、基于样例的学习、贝叶斯学习、粗糙集、神经网络
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大数据时代，建立一个网站或应用程序，搜索功能是的。本书将Elasticsearch、Logstash、Kibana联袂奉献给广大读者，可使读者尽快熟悉ELK架构，并构建自己的Web应用程序，完成分布式信息检索与分析工作。本书适合需要了解和开发类似产品的人员阅读。
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为数不多全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块 Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark Streaming、图计算Graphx及内存文件系统Tachyon 相关图书推荐： 《 PaaS实现与运维管理 》 基于Mesos +Docker+ELK的实战指南
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不同于目前市面上侧重于宏观分析和商业分析的大数据图书，本书是一本真正立足于“大数据技术”本身的图书，为读者全面掌握和学习大数据这门技术本身知识而叙述，进而进阶到大数据分析，*终讲到大数据的商业应用。是广大读者学习“入门级”内容的不二选择。
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检验检测机构试验数据处理方法 一部适合检测检验机构日常检验检测工作的实用参考书。
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数据中心是我国实现经济转型升级的重要基础设施，提供的巨大数据处理能力是国家战略资源，是实现智能制造、互联网 、物联网、云计算、大数据等技术和应用的基础保障，同时因其巨大的能源消耗和对环境的影响，使绿色数据中心成为《中国制造2025》中绿色制造中的重点领域。数据中心在我国未来一段时期内将持续快速发展，同时需进行有效管理实现其低碳绿色可持续发展。绿色数据中心采用智能监控技术，不仅可提高质量与效益，而且实现节能降耗，更重要的是它使生产更加安全，使环境更加舒适。因此，迫切需要专门的工作来寻求绿色数据中心机房监控的基础理论创新与应用。
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Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优(第2版） 深度解密Spark内核+深度学习+商业案例实战 +性能调优 +PyTorch+TensorFlow
基于z新的Spark2.4.X版本，分为内核解密篇，商业案例篇，性能调优篇和Spark AI解密篇，共32章，学习过程中有任何疑问，可加入QQ群418110145，有专业人员答疑解惑。
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MySQL是怎样运行的 从根儿上理解MySQL高性能MySQL必知必会深入浅出基础教程数据挖掘数据分
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本书特色： 系统阐述数据挖掘基础理论、基本方法和成熟技术，着眼热点、难点、疑点问题，把握未来发展趋势；将数据挖掘技术与人工智能理论统一在一个大的框架内；知识点环环相扣，形成循序渐进的知识链，精选相应实例，供读者加深理解；配有多种类型习题100多道，供读者练习与自测；提供教学相关资源（电子教案、教学网站等）；既可作为高年级本科生、研究生教材，又可作为科研和工程技术人员参考资料。
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