本书的主要内容有：研究数据管理趋势，包括技术发展、法规要求和隐私问题。深?了解可拓展架构，学习各组件之间如何协同?作。探索数据治理和数据安全、主数据管理、?助式数据市场，以及元数据的重要性。
本书的主要内容有：熟悉Spark的编程模型和生态系统。学习数据科学的一般方法。检查分析大型公共数据集执行步骤的完整性。发现哪些机器学习工具对特定问题有帮助。探索可适应多种用途的代码。
本书介绍了 Kubernetes 部署大规模容器的复杂流程。只有精通每个网络层的抽象工具，才能在生产集群中高效地排查故障并维护集群。本书涵盖如下内容：Kubernetes网络模型。如何从CNCF CNI项目中选择最Z适合集群的接口。Kubernetes 背后的网络基础和Linux基础。如何快速排除网络问题并防止停机。AWS、Google Cloud和Microsoft Azure的云网络和Kubernetes服务。各种网络工具的利弊以及如何为你的技术栈选择最Z合适的工具。
编写本书的目的是使读者可以在最z短时间内掌握Excel 数据分析。本书以数据分析的整体流程和知识难易度来安排各章内容及其在全书中的次序，每一章内容都紧密围绕数据分析展开。全书共10 章，每天学习一章，10 天就能学会Excel 中的大多数数据分析工具的用法和技巧。 本书的主要内容包括数据分析的基本概念和流程、Excel 中的数据分析工具的功能和特点、导入外部数据和输入不同类型的数据、修复有问题的数据、设置数据格式、排序、筛选、分类汇总、数据透视表、公式和函数基础知识、提取和格式化文本、汇总和统计数据、计算日期、模拟分析、单变量求解、规划求解、分析工具库、图表的基本概念和基础操作、创建不同类型的图表、导入和刷新数据、使用Power Query 编辑器整理数据、使用Power Pivot 创建数据模型、创建计算列和度量值、销售分析和客户分析等
K线图已经成为金融交易平台和图表程序的关键组成部分。使用这些图表，交易者们从中学习基础模式，用于解释价格走势历史，并预测未来市场。这本详细的指南向投资组合经理、量化分析师、策略师和分析师展示了如何使用Python来识别、扫描K线图模式，根据模式进行交易，并回测K线图模式的盈利能力。 金融作家、交易顾问和机构市场策略师Sofien Kaabar在本书中展示了如何创建K线图扫描器和指标，通过这些指标，我们可以比较不同模式的盈利能力。通过这本实践指南，你还将探索一种类似K线图的新型图表系统，以及从未介绍过的新模式。 通过这本书，你将学会： 创建并理解经典和现代K线图模式所需的条件。 学习这些模式背后的市场心理。 使用一个框架来学习如何进行交易策略的回测。 探索不同的图表系统并理解它们的局限性 在Python中导入不同时间框架的OHLC
继煤炭、钢铁和石油之后，数据正在成为重要的国家战略资源和国家间竞争的战略工具。数据主权是国家主权在网络空间的逻辑延伸和核心表现，关乎数据安全、个人隐私和数字经济发展，是国家安全和发展的核心利益所在。 《数据主权与治理模式辨析》围绕数据主权及治理模式进行剖析，调研全球主要经济体的数据主权治理模式演化过程，在厘清数据主权内涵和概念、借鉴国外数据主权治理模式的基础上，以主权平等、合作共治为原则，从跨境数据流动、数据本地化存储、数字贸易、 长臂管辖 及其反制策略等方面，分析比较各国数据主权治理的模式及其实施效果，构建匹配中国数字经济和数据资源体量、符合中国数据规制要求，兼顾各国利益的数据主权治理规则，推动全球数字经济全面健康发展，是中国数据治理的重要使命和时代担当。
在数字时代，我们就可以完全相信数据吗 对数字的过度依赖，是否会让经济学和人文学视角长期冲突 是人类利用量化造福，还是量化用数字局限人类的思维 本书是多篇文章的汇编。本书主要讲述了定量分析的弊端，通过对定量分析在实际运用中的分析，指出定量分析在很多时候并不能成为我们做判断的依据。本书肯定了定量分析有价值的部分，同时指出了定量分析的局限性和不正确使用带来的问题，提倡我们在运用中应综合定量分析与定性分析两种方式，根据实际情况进行选择。
本书由实战经验丰富的数据中心运维达人、专家，以运维人手记的方式，分享这些年踩过的坑、蹚过的雷，不仅有成功经验，还有对挫折和教训的反思，甚至还有惊心动魄的数据中心火灾救援过程。内容分为两大部分，“运维人手记”和“关键设备运维指南”。部分是通过虚拟人物——运维人Peter和Tom，以小说体的形式介绍运维人员在实际工作中会经历的那些事儿。汇聚了业内运维精英的实操案例，有助于运维人员从别人的教训中吸收经验，降低自己犯错的概率。第二部分是由数据中心核心设备供应商们讲述数据中心的主要设备在运维过程中需要注意的要点，体现了厂商的多年技术积累和经验之谈，有助于运维人员提升设备维护水平。 本书适合数据中心运维工作人员、企业管理者，以及对信息系统和数据中心运维感兴趣的各界人士阅读。
本书系统地介绍数据结构基础理论知识及算法设计方法，~7章从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用，主要包括线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树及图； 第8章和第9章主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合比较； 0章介绍数据结构课程实验的目的、步骤及内容； 附录给出全书习题的参考答案。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言，随书配备电子教案。本书在内容选取上符合人才培养目标的要求及教学规律和认知规律，在组织编排上体现“先理论、后应用、理论与应用相结合”的原则，并兼顾学科的广度和深度，力求适用面广。本书具有结构严谨、层次清楚、概念准确、深入浅出、描述清晰等特点。 本书可以作为计算机类专业和信息类相关专业的本科或专科教材，也可以供从事计算机工程与应用工作的科技
这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。
《MySQL从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言以及丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发应该掌握的各方面技术。《MySQL从入门到精通》共分为4篇23章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，操作数据表，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务的应用，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，PHP管理MySQL数据库中的数据，ApachePHPMySQL实现网上社区，Struts2SpringHibernateMySQL实现网络商城等内容。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码也给出了详细的注释，可以使读者轻松领会MySQL的精髓，快速提高开发技能。《MySQL从入门到精通》内容详尽，实例丰富，非常适合作为编程初学者的学习用
本书以实例为依托，详细地对实例做建模分析，并给出经过的源代码，读者可以按照书的介绍一步一步地实现每一个实例，这是一种学习建模和编程的极为便捷的方法。本书也是一本对使用Neo4j对图形数据进行设计、建模和查询的综合指导书。书中探索了处理和查询图形数据的各种工具及其强大功能，包括图形遍历的概念及其使用方法，也讨论了Neo4j的图形查询语言Cypher和如何使用SpringDataNeo4j将Neo4j集成到应用程序中，以及如何使用服务器模式和嵌入式模式等内容。
T-SQL 一直以来都是SQL Server所有编程的基础。和传统的T-SQL书籍不同，本书以独特的“技巧”形式来介绍知识点，涵盖了数据处理（增删改、视图、索引、存储过程、触发器等）、数据应用（Web服务、CLR集成、分布式查询等）和数据库配置（主体、安全、数据库镜像和快照、备份等）3个方面的内容。其中，每一个技巧中都包含了有代表性的示例和精炼的解析。 本书实用、高效、技巧性强，适用于SQL Server专业技术人员，也可供初学者学习参考。
金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。 全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。 本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融
