DataOps实践手册：敏捷精益的数据运营 哈文德 · 阿特瓦尔（Harvinder Atwal） 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值，帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入，传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求。集合了敏捷开发、精益制造以及DevOps理念的DataOps因此顺势而生，并且受到了业界的广泛关注。 本书总结了作者25年的行业经验和对DataOps的认知，从当前数据科学交付面临哪些挑战、什么是DataOps、通过哪些手段可以建立对数据的信任，以及如何实现DataOps目标和成功实施DataOps几个方面进行了系统的阐述。 本书适合参与数字化转型的各类角色人员学习，尤其有助于数据科学高级管理岗位的专业人士开拓视野、提升领导力。
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1.雾计算，用计算机和物联网技术驱散需求迷雾 2.从定义、基本原理、安全防护、能源管理等全维度探讨雾计算核心本质 3.物联网雾计算的本质与机理
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本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析+代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。
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这是一本真正具备中国特色的数据挖掘手册，各种常规方法一应俱全，作者是高校教授，同时也是若干公司的数据挖掘顾问，难得的理论储备与实践经验都十分深厚，表达能力也很强，也了解痛点。基于这些背景创作的这本书，非常好。
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本书用轻松的图解方式来讲解数据结构，全书采用丰富的图例阐述数据结构的基本概念及应用，并将重要理论、演算方法做详细的诠释与举例，是一本兼具内容及专业的数据结构的教学用书。 由于作者长期从事信息教育及写作，在文字的表达上简洁明了、逻辑清晰，并安排了大量的习题，供读者检验学习成果。
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很多学科都面临着一个普遍问题：如何存储、访问异常庞大的数据集，并用模型来描述和理解它们？这些问题使得人们对数据挖掘技术的兴趣不断增强。长期以来，很多相互独立的不同学科分别致力于数据挖掘的各个方面。本书把信息科学、计算科学和统计学在数据挖掘方面的应用融合在一起，是第一本真正和跨学科教材。本书由三部分构成。第一部分是基础，介绍了数据挖掘算法及其应用所依赖的基本原理。讲座方法直观易懂，深入浅出。第二部分是数据挖掘算法，系统讲座了如何构建求解特定问题的不同算法。讲座的内容包括用于分类和回归的树及规则、关联规则、
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集合论是数学的一个基本分支，在数学中占据着独特的地位，其基本概念已渗透到数学的所有领域。本书从集合论中最基本的概念开始，循序渐进，深入浅出。主要内容有 公理及运算、关系与函数、自然数、实数的构造、基数与选择公理、秩序与序数、序数与序型等。本书附有大约300道习题。本书可作为数学、计算机及其他相关专业本科生教材。
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