数据是什么？如何应用数据？如何把数据变成更有价值的东西？本书主要适合刚开始使用数据的读者，能让他们对数据的含义、价值及用途有清晰的认识和了解，本书目的是介绍数据的相关知识，同时鼓励人们参与到日益增多的与数据有关的对话中。 本书通过介绍简单数据相关知识，即从一个总体目标、两种思维系统、三大应用领域、四种数据尺度、五种数据分析方法、六种数据展现方式、七种数据活动、八个提前问的问题分别展开阐释数据和分析的方法和思维方式。
本书是由斯普林格出版社2018年出版的介绍物联网雾计算前沿技术的书籍，全书详细介绍了物联网雾计算发展的背景及驱动因素，系统分析了雾计算的计算服务、存储服务和通信服务；从雾层管理方面，阐述了雾计算中物联网资源评估所面临的挑战及模型，分析了雾计算的分层处理在物联网超大规模系统中的作用；从雾层服务方面，阐述了雾计算隐私保护的现状和未来，描绘了隐私保护领域自感知雾计算的发展，探讨了城市物联网边缘计算；以信息物理能源系统、医疗保健领域为例分析了雾计算应用实践。
在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得 巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和计算机科学，对大数据这一主题进行了概要性探讨，并强调指出，大数据不仅改变了商业的运营模式，而且改变了医疗研究的进行方式。与此同时，它也引起了一些重要的伦理问题，作者据此对斯诺登事件、数据安全，以及家庭智能设备可能被黑客挟持等实例进行了讨论。
《洞见数据价值：大数据挖掘要案纪实》是国际知名咨询公司毕马威的大数据团队的集大成之作，内容丰富，观点新颖，贴近大众生活、工作与学习实际场景，内容不拘泥于技术阐释，通过寓教于乐的方式，以丰富翔实的案例来解析大数据挖掘，尽量通过常见的场景来阐述数据的价值与意义。章介绍大数据在银行业、征信业、审计、传统制造业、互联网行业、舆情监控、影视业、环保产业以及体育产业等多个领域的应用方案和前景。第2章重点介绍大数据分析在商业工作和营销推广中的作用。第3章介绍大数据挖掘过程中涉及的数据的前期准备工作，重点介绍数据准备工作的要点和诀窍。第4章结合业务、生活、娱乐，寓教于乐，介绍大数据的实际应用方式。附录部分介绍一位数据工作者的成长之路，向感兴趣的读者介绍从事数据工作应该具备的素质和掌握的技能。《
本书将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用.本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等. 本书用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法.此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力. 本书适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考.
本书全面阐释了大数据的概念、相关的技术和应用的现状，使读者对大数据的相关技术、应用和产业链能有一个比较清晰的认识。 主要内容包括大数据概论、数据组织存储技术、NoSQL、Hadoop 和 MapRed
刘鹏主编的《深度学习》是深度学习的入门教材，系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用，包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用，以及前沿发展等。本书分为10章，大致为3个部分： 部分（1-3章）介绍深度学习的基础知识。第2部分（4-6章）介绍深度学习的各个方面，从算法设计到模型实现。第3部分（8-10章）介绍深度学习的实战应用以及前沿发展。每章都附有相应的习题和参考文献，以便感兴趣的读者进一步深入思考。“让学习变得轻松”是本书的基本编写理念。 本书适合作为相关专业本科和研究生教材，也适合作为深度学习研究与开发人员的入门书籍。
本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析 代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。
本书采用能够自然体现抽象数据类型概念的C 语言作为算法描述语言，把数据结构的原理和算法分析技术有机地结合在一起。全书内容包括线性表、栈、队列、递归、广义表、字符串、数组、树、图、查找以及各种排序算法，并给出了相关的实验指导。书中还引入了一些比较高级的数据结构和相关的算法分析技术。 本书可作为高等院校计算机或相关专业的教材，也可以作为其他程序类课程的辅导教材，同时也适用准备参加研究生入学考试、自学考试和各类程序设计竞赛的人员阅读。
本书是《数据库系统概论》一书的辅导和补充教材。 本书分为三大部分，部分是每章基本知识点的讲解、习题参考解答与解析，模拟试卷和答案。第二部分是三个附录，是《数据库系统概论》的补充教材。第三部分是一张随书的《数据库辅助教学软件》光盘，其中包括教师投影演示教案及文稿、学生课堂复习与练习解答两大部分。 本书是应广大读者和出版社的要求，为了配合《数据库系统概论》课程的学习而编写的。通过习题的练习和参考答案，读者可以进一步加深对数据库系统基本概念的理解，对基本技术的运用，对基本知识的掌握。 本书可以作为高等学校计算机有关专业的数据库课程参考书，特别是可以作为《数据库系统概论》一书的补充教材。
世界上的大部分领域实际上都可以建模成图，而软件开发人员或是数据库管理人员却在辛辛苦苦地将这些图转化成关系型数据库中的表。想象一下，假如你再也不用去做这样的转化，假如数据库的迁移可以变得轻松简单，你愿意去接受一个全新的数据库吗？图数据库就是这样一个完全不同于关系型数据库的新型数据库，它处理的是大规模的数据和不断变化的需求，并且拥抱它们。 本书系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neon4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。 本书的三位作者均为Neo4j Technology公司的技术高手，分别为工程师、CTO和CEO。他们对图数据库及其解决方案有丰富的
数据结构是计算机专业的重要专业基础课，对培养学生的软件素质，提高学生的软件开发能力与软件项目管理能力具有重要的意义。 《数据结构学习指导与习题解答（Java语言版）（第2版）》系统地介绍了数据结构的基础知识，内容实用而丰富。 《数据结构学习指导与习题解答（Java语言版）（第2版）》特点是，详细说明重要知识点，用丰富的例子，让读者全面透彻地理解和掌握概念。每章都有大量习题，覆盖面广，难易适中，并给出详尽答案，使读者能举一反三，全面透彻地理解概念，灵活运用理论知识解决实际问题，并检验知识的掌握程度。
本书是讲述数据库系统原理的经典教材。全书分为4个部分。部分讲述事务处理的概念、并发控制技术和数据库恢复技术，第二部分讲述面向数据库的概念、语言、设计及对象-关系和扩展-关系系统，第三部分主要描述了数据库安全和客户-服务器体系结构，第四部分简要介绍了XML、数据挖掘和数据仓库等几种新兴技术。 本书是高等院校计算机及相关专业本科生、研究生数据库系统课程的理想教材，也是对相关技术人员非常有价值的参考书。
本书首次专门讨论数据库重构，向数据专业人员展示了如何运用重构、测试驱动及其他敏捷技术进行演进式数据库开发。书中通过许多实际例子，详细说明了数据库重构的过程、策略以及部署。 本书前5章介绍了演进式数据库开发的基本思想和技术，后6章详细描述了每一类重构，包括结构、数据质量、参照完整性、架构、方法的重构；另外还描述了不属于重构范畴的转换技术。 书中的示例代码是用java、hibernate和oracle代码编写的，代码都很简单，读者可以毫无困难地将它们转换成c#、c 或visualbasic代码。
《数据库应用技术实验教程》(作者孙运传、别荣芳、张均胜)以微软公司的SQLServer2005为实验环境，以网上书店的数据库设计与应用为例，紧密结合数据库的理论基础，设计了15个实验，力图涵盖数据库设计、管理，数据的完整性与安全性，以及数据库的开发使用等各个方面，特别突出了内容的实践性、可操作性和易读性。本书适合作为电子商务专业、计算机专业以及相关专业的实验教程使用，也可作为数据原理课程的配套教程使用。
随着互联网的发展，近年来关于Web数据挖掘的研究方兴未艾，加之多年从事数据挖掘方面的教学工作，笔者一直希望撰写一本这方面的书，以飨读者，其目的就是作为想了解和进人Web数据挖掘研究和实践领域的工作者的“他山之石”，帮助他们把握本领域的全貌，掌握研究和解决Web数据挖掘问题的切入点。 伴随互联网的应用，社区、论坛、微博上留下了浩瀚的数据信息，这些数据蕴藏着巨大的商机和社会价值。与此同时，Web上信息爆炸与知识贫乏的矛盾依然存在，如何在海量的Web数据中发现知识，并用于社会实践，仍然是亟待解决的问题。
本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中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。此外，第2版充分反映了数据管理技术的新进展，对内容进行了扩充，除了在版中原有的“信息集成”一章（0章）中加入了新的内容外，还增加了两个全新的章：“数据挖掘”（1章）和“数据库系统与互联网”（2章）。 本书适合作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料。
本书瞄准云计算和大数据产业，论述云计算环境下的数据治理成熟度模型规范，为用户提供通用的数据治理模型方法；针对靠前外市场对云端数据治理的迫切需求，给云端数据治理的用户提供很好实践方法；给出云端数据治理成熟度的评估方法和流程，帮助用户开展云端数据治理成熟度评估并实现用户的数据治理成熟度持续改进；进行云端数据治理示例分析，对云端数据治理成熟度应用和评估方法予以说明，并给出实施方法和应用步骤。
DB2是IBM公司出品的一种关系型数据库系统，凭借其较好的完整性、安全性、可恢复性，以及可扩展性，在各行各业的大中型企业中受到青睐。随着企业规模、业务的扩展以及时间的推移，企业中的数据库会越来越庞大，企业对DB2的性能要求势必也会水涨船高。在此情形下，针对DB2性能监控和负载查询优化的工具OPM和OWQT应运而生。 《DB2性能管理与实战》围绕着OPM和OWQT这两个工具的使用方法和技巧展开介绍，并在各种实战案例的基础之上，总结了OPM和OQWT的各种新特性和功能。本书总共分为8章，分别讲解了DB2的系统架构、内存管理、锁定机制、性能监控相关命令及参数、SQL优化的基本原理、OPM和OQWT的基本功能、DB2性能分析方法论与决策树，以及DB2性能分析实战案例等知识。《DB2性能管理与实战》附录部分还讲解了OPM和OQWT的使用架构和使用注意事项，帮助读者快速
