《华为数据之道》 《华为数据之道》 这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在优选170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分（～3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细

阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。

这是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。这本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的10位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校等近20位高层领导、技术专家和学者的高度评价和一致推荐。从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，本书将为读者构建全面的数据产品知识体系，核心内容如下：（1）国家和地方出台的数据资产相关政策及其解读，为数据资产实践提供法律准绳；（2）详细阐释数据从原始数据

本书根据PL/SQL的新版本进行了全面更新，涵盖从基础语法、程序控制到最新的优化和调优增强等方面的知识，通过真实的实验、大量的示例讲解了PL/SQL技能，是一本逐步分解的、详尽的PL/SQL编程教程。读者可以按照本书的步骤一步一步地完成每一个关键任务，掌握Oracle 21c PL/SQL编程技术，深度探索PL/SQL编程技术及最佳实践。本书既适合新手数据库开发人员和DBA阅读，也适合有一定经验的从业人员阅读。

《战术数据链》全面系统地介绍了战术数据链的基本概念和工作原理，分类介绍了当前世界发达国家使用的各种典型的战术数据链，后对战术数据链在武器协同、航迹处理及数据链的规划和作战培训等方面的应用进行了探讨。 《战术数据链》图文并茂，讲解深人浅出，集理论与应用研究于一体，可供专业院校、国防工业科研装备部门、军事科研装备部门、军事指挥机关部门等方面的教学、科研、应用与管理人员阅读，对从事数据链装备研究的人员也具有重要的实用价值和参考价值。

《企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》由李杨著

本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 第一部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库打开、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log进行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。

本书主要围绕南京图书馆非物质文化遗产影像资源的采集、制作、加工、传播以及数据库建构这几个方面展开，对近十年来的工作加以总结和思考，对非遗影像的制作和收藏提出建设性的意见。本书共分为九章，层层递进。第一章主要介绍公共图书馆与非物质文化遗产的关系，阐述其中的渊源，引出公共图书馆的非遗影像制作工作的必要性和重要性。第二章主要介绍南京图书馆十年来非遗影像数据库的建构历程，介绍工作经验和基本情况。第三章从《何处忆江南》这个项目来分析非遗影像专题中对非遗项目的选择标准。第四章从技术层面介绍南京图书馆外拍团队的拍摄技术和后期剪辑技术。第五章以《何处忆江南》这个项目分析非遗影像中非遗传承人的选择和人物的形象架构。第六章从视听语言角度，分析非遗影像的声音和画面，如何做到声画的统一。第七章从精

本书作为一本创作之初就定位于技术应用的实践参考书，虽然前前后后串联了Oracle数据库中十余个常用特性或工具，但在章节的设计上完全遵循这一理念。在涉及特性或工具应用的每一个章节，均有相关实例演示如何应用，所有示例的最终目的，就是希望阅读本书的朋友，能够将双手解放出来，自信灵活地使用书中介绍的各项特性和工具。全书共分5部分：初始化环境、加载数据、保护数据、传输数据和基础补充。 本书语言生动幽默，案例丰富，实践性强，在章节编排和内容组织方面，主要面向初次接触Oracle数据库的技术人员，以及对数据库操作感兴趣的开发人员，对于具有一定技术实力的中OracleDBA也有一定帮助，同时本书也可以作为大中专院校相关专业师生的参考工具书和相关培训机构的培训教材。

当前，数据驱动的理念已渗透到各个领域，数据科学和人工智能技术在制造业、金融、教育等多个行业中得到了广泛应用。Python作为一种编程语言，已成为数据科学和人工智能领域的事实标准，它丰富的生态系统进一步增强了它在这些领域中的重要性。然而，随着数据量的不断增长，如何利用Python加速数据科学处理，并将它扩展到集群上的并行计算，已成为数据科学家面临的重要挑战。本书详细介绍了4种数据科学工具：Dask、Ray、Xorbits和mpi4py，这些工具可以帮助数据工程师和科学家处理更大规模的数据集、训练更复杂的模型，并更高效地进行机器学习模型的迭代和部署。本书面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或领域专家，同时也适合大学生和研究生作为进入高性能数据科学领域的入门读物。

数据作为新型生产要素，推动经济发展、提升生产力。本书从数据的基础认知、数据圈的诞生和发展以及数据蕴含的未来等角度开始谈起，进一步讨论了数据全生命周期管理的核心节点，以及企业数据应用和管理的难点与重点，最后从数据传统应用的不同领域进行解读分析，全面阐释了什么是数据、数据的应用以及数据的未来等内容。通过本书，读者可以感受到数据开启的美好新时代，也可以预期在各行各业中，数据拥有将不可能变为可能的超能力。全书共9章。第1章为基础章节，着重介绍了数据基本认知，包括数据起源、概念以及不断膨胀的数据圈；第2章对数据的不同类型、数据来源以及数据的创建位置等进行了深入介绍，让读者对数据有更全面的认知；第3章对于当前的数据以及数据的未来进行了分析和探讨； 第4~9章重点着墨于数据的应用，介绍了数据全生命

本书详细介绍了Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、DB2等各种关系数据库的SQL查询技巧和一些基础的SQL查询语句，并且通过短小精悍的实例，不仅讲解了如何插入、更新和删除数据，还介绍了如何检索记录、为查询结果排序、同时操作多张数据库表、查询元数据、处理涉及字符串和数值的操作、根据时间数据和日期数据进行运算、执行层次查询和区间查询等。随着多种SQL实现大量采用窗口函数，本书第2版针对相关实例做了优化，还新增了为数据科学家和算法工程师量身定制的实例。本书适合数据分析师、数据库管理员以及与SQL打交道的数据科学家和算法工程师阅读。

本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握S

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。 本书适合所有需要用图表展示信息和数据的人士阅读。

本书分为以下几个主要部分：第1-3章介绍方法和技术。在这些章节中，我们描述了一种性能调优方法。还提供了一些关于MongoDB架构和MongoDB提供的用于调查、监控和诊断MongoDB性能的工具的背景知识。第4章和第5章介绍应用程序和数据库设计。第6-10章介绍应用程序代码的优化。第11-14章讨论MongoDB服务器及其运行硬件的优化。

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的