《数据库系统实现(英文版)(第2版)》是关于数据库系统实现方面内容最为全面的著作之一,是美国斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课程的指定教材。书中从数据库实现者的角度对数据库系统实现原理进行了深入阐述。并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分 存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程门课程的内容包括数据库设计和数据库编程。《数据库系统实现(英文版)(第2版)》的后两位作者Jeffrey D.UIIman和Jennifer Widom为该课程编写的教材《数据库系统基础教程》(A First Course iDatabase Systems)第3版的中文翻译版和英文影印版已由机械工业出版社出版。 《数据库系统实现(英文版)(第2版)》内容深入且全面,技术实用且先进,叙述深入浅出,是一本难得的高层次的教材,适合作
本书分12章重点阐述了数据管理的重要性,数据管理面临的挑战,DAMA的数据管理原则,数据伦理,数据治理,数据生命周期管理的规划及设计,数据赋能和数据维护,使用和增强数据,数据保护、隐私、安全和风险管理,元数据管理,数据质量管理,以及现在应该怎么办,能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。本书可供非数据专业人士、企业管理者、数据行业研究者等读者学习和参考。
《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括: 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊(Pearson)相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。