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全球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。 部分（~3章） 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章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二

本书是深入研究互联网思维的经典之作，从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析，全面阐述互联网思维的内核与精神，逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济，平台建设，自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中 进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。

本书不讲具体语法，只是以案例的形式介绍各种查询语句的用法。靠前～4章是基础部分，讲述了常用的各种基础语句，以及常见的错误和正确语句的写法，应熟练掌握这部分内容，因为在日常查询和优化改写中都要用到；第5～12章是提高部分，讲解了正则表达式、分析函数、树形查询及汇总函数的用法，这部分内容常用于一些复杂需求的实现及优化改写；很后两章介绍日常的优化改写案例，这部分内容是前面所学知识的扩展应用。如果您是开发人员，经常与Oracle打交道，那么本书可以帮助您处理复杂的需求，写出高性能的语句。如果您是运维人员，则本书可以帮助您更快地完成慢语句的改写优化。

本书是来自一线MySQL DBA的技能进阶笔记，凝结了作者多年数据库管理心得。 全书从运维管理、架构优化和运维开发三个层面娓娓道来，精心筛选了作者在实际工作 中总结的技巧、对常见问题的处理方法以及对于运维体系的思考和实践；尤其是运维开 发章节从0 到1 构建运维体系，能够对DBA已有知识体系和技能栈做到全新梳理。

数据新闻作为一种新型的新闻报道形式，弥补了传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解、更具说服力的方法呈献给读者。大量的数据比采访几十个对象获取的信息更多，做出的结论更客观易懂，也更容易阐明观点。 本书介绍在大数据环境下数据新闻的制作流程。以丰富的实践案例解析数据新闻的制作理念和方法。紧密围绕新闻人在制作数据新闻中的实际需求，全面介绍了数据新闻概述，获取数据的工具和方法，使用Openrefine清理和分析数据，数据质量分析，使用Tableau实现数据分析及可视化，以及标签云、关系图制作、Echarts和HTML5等其他数据新闻制作工具。 本书理论与实践结合，偏重数据新闻的具体制作方法。不仅包含的理论知识，而且包含具体的实践案例，多角度启发和引导读者的创新思维，增

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基

本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本很好不错、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的很新发展和应用，程序员可以

本书精讲数据结构与算法，对常见的算法及实现代码进行详细讲解，并配合具体的图表和教学视频，使读者轻松掌握数据结构知识并深入理解其中的算法思想。 本书共分8章，内容包括线性表、栈、队列、串、数组和广义表、树、图、查找、排序等。本书知识点涵盖全面，案例典型。本书习题大部分来自各大名校考研和 软件公司的笔试面试题目，是作者多年来的教学实践经验的总结。本书案例代码全部在Visual C++开发环境运行通过，并配套教学视频，方便读者自学。 本书适合C语言数据结构与算法的初学者、数据结构与算法课程考试的学生、考研人员、算法竞赛选手，也可以作为高等院校和培训机构计算机相关专业师生的教学参考书。

程朝斌、张水波编著的《MySQL数据库管理与开发实践教程》讲述MySQL数据库的开发技术。全书共分为16章，内容包括MySQL发展历史，与其他数据库的区别，MySQL常用的一些工具，MySQL文件结构、系统架构、存储引擎、数据类型，数据库和表的创建、管理和删除，数据完整性约束，包括主键约束、外键约束、非空约束、默认值约束、 约束和自增约束等，数据的单表查询和多表查询，视图和索引，变量、常量、运算符和表达式、运算符的优先级、流程控制语句、自定义函数，系统函数，存储过程和触发器，事务管理，性能优化，日志文件管理、权限管理以及数据的备份和还原。 一章通过一个综合案例实现网上购物系统的数据库。 本书可作为在校大学生学习使用MySQL的教学资料，也可以作为非计算机专业学生学习MySQL的参考书。

堪称相关行业的“动向”和“密码”的“大数据”究竟是什么？为什么如此受众人关注？未来大数据将改变什么？本书以图解的方式为大家详细解读众人关注的焦点——大数据。 大数据不仅仅是行业的热门话题，也是各行各业关注的焦点。因为它不仅改变了社会，也改变了我们的生活和工作方式。大数据还可应用于各个领域，比如气象预测、预防犯罪、医疗领域等，其功能无比强大。读完本书，你将读懂什么是大数据！

《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）。

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《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

为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际优选工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国有名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。

《从零进阶！数据分析的统计基础》共章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面 的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用进行简单的描述性统计分析和使用进行相 关的数据分析的过程与结果分析。 《从零进阶！数据分析的统计基础》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士；从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。