《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

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。

在大数据时代，我们并不缺少数据，缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具，对数据进行科学、有效的分析，从而提出有理有据、具有可操作性的建议，以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法，以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读，特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人，如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。

信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中的中级资格考试，通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考，本书在全面分析知识点的基础之上，结合第2版考试大纲对机考的要求，对整个内容架构进行了科学重构，可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点，分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书，考生可掌握考试的重点，熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考，也可供各类培训班使用。

本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法，系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理，梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法，阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分：基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果，计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法，真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材，也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。

无论是审计师还是会计师，在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题，甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发，讲解IT审计的学习技巧、SQL基础与实战技巧、Python基础与Python实战技巧，以及数据可视化技巧等。

本书以数据思维为主题，以数据分析全流程为主线，融合了编程语言、统计学基础及案例分析等内容，全书分为4篇，囊括了数据思维的概念和培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式及用户流失、用户转化实战等共11章的内容。本书囊括了数据分析中常用的分析方法，包括经典的海盗（AARRR）模型、麦肯锡的MECE模型、逻辑树、漏斗分析、路径分析、对比分析、A／B试验、RFM模型、K－Means算法、5W2H等分析方法，还包括各类方法的实践案例及Python实操项目。可以说本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合。

一、选题背景习近平总书记在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向。2019年，人力资源社会保障部、市场监管总局和统计局联合下发了《人力资源社会保障部办公厅市场监管总局办公厅统计局办公室关于发布人工智能工程技术人员等职业信息的通知》（人社厅发〔2019〕48号），正式将大数据工程技术人员列为新职业。落实《专业技术人员继续教育规定》（人力资源社会保障部令第25号）的要求，为进一步加强大数据工程技术人员队伍建设，开展全国范围内的人员培训

"阿里云数字新基建系列”包括5本书，涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一重磅作品。数据库技术，被称为"计算机三驾马车”之一，几十年来，持续支持着全球亿万数字业务的运行，而云计算的出现，赋予了数据库新的能力。云数据库按引擎能力，可以分为关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和分布式新型数据库。本书从技术原理入手，讲解各种数据库的特点，分析不同场景的架构选型和数据库优化，继而展开到云数据库的迁移、云数据库的运维工作，期望能帮助读者了解和掌握云数据库相关知识与技能。

本书从解决工作中的实际问题出发，以漫画形式讲解数据分析知识，并提炼、总结工作中常用的SQL数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习、理解效果的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的SQL编程、统计术语或模型公式，如需了解相关的知识，可查阅相关的图书或资料。本书定位是带领SQL数据分析初学者入门，并能在学习和工作中解决大部分问题，或满足大部分需求。入门后，读者如需进一步学习进阶技能，可自行扩展阅读相关图书或资料。学习是永无止境的，正所谓“师傅领进门，修行在个人”。

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

本书针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师面试的全流程，全方位提高读者在未来面试中的竞争力。