本书内容共分为7章。 第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法，并例举了现有网络工具的使用方法，本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系，并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性，给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题，这是当前数据分析的前沿领域。本书 的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。

本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，作者见证并献身百度大数据的建设，毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原，并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结，同时详解大数据本质、理念与现状，并围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何从零到一将完整的数据驱动方案落地，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

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。

作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。

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本手册主要讲解数据备份、恢复和数据加密解密等方面的内容。本手册从各种不同的用户角度出发，从问题本身着手，从数据恢复与加密技术基本知识，到一般数据文化丢失、损坏的拯救、硬盘系统的数据恢复、特殊文件丢失后的拯救、数据的备份、常用软件的备份和恢复、BIOS和注册的备份与恢复，再到具体的数据加密技巧和数据安全防范措施等。全手册贯穿数据安全这一主题，并从数据拯救与数据加密两个层面对其进行具体阐述、剖析与实用操作的介绍，力图让读者在了解相关知识的基础上，全面掌握各种操作实践与技巧经验，轻松搞定数据安全！

如果你是一位在校大学生，对大数据感兴趣，也知道使用的企业越来越多，市场需求更是日新月异，但苦于自己基础不够，心有余而力不足；也看过不少大数据方面的书籍、博客、视频等，但感觉进步不大；如果你是一位在职人员，但目前主要使用传统技术，虽然对大数据很有兴趣，也深知其对未来的影响，但因时间不够，虽有的基础，常常也是打两天鱼、晒三天网，进展不是很理想。如果你有上述疑惑或遇到相似问题，本书正好比较适合你。本书从OpenStack云平台搭建、软件部署、需求开发实现到结果展示，以纵向角度讲解了生产性大数据项目上线的整个流程；以完成一个实际项目需求贯穿各章节，讲述了Hadoop生态圈中互联网爬虫技术、Sqoop、Hive、HBase组件协同工作流程，并展示了Spark计算框架、R制图软件和SparkRHive组件的使用方法。

本书是全国高职高专教育规划教材。本书从办公自动化的实际应用出发，以任务驱动、案例教学为主要学习方式，以当今流行的Windows XP和Office 2003为平台，全面介绍了计算机基础知识，Windows XP操作系统、Word、Excel、PowerPoint的基本应用，Inter的基本操作，电子邮件的使用，电子商务的应用以及计算机的安全与维护。本书深入浅出，图文并茂，以图析文，直观生动，并结合大量计算机办公中的应用实例帮助读者理解知识，为读者使用计算机办公提供捷径。此外，本书附录中还附有一些应用性较强的知识，以供读者查询或参考。本书配有含教学课件、电子教案、书中实例涉及的所有素材和源文件的光盘，并配套有编写手法新颖的辅助教材《计算机应用基础实训》（第2版）。本书是精品课程“计算机应用基础”的配套教材。本书可作为应用性、技能型人才培养的各类教育

本书是在.NET框架下用C#语言实现数据结构和算法的本全面的参考书。本书介绍的方法非常实用，采用了时间测试而非大O表示法来分析算法性能。内容涵盖了数据结构和算法的基本原理，涉及数组、广义表、链表、散列表、树、图、排序搜索算法以及更多概率算法和动态规则等高级算法。此外，书中还提供了.NET框架类库中的C#语言实现的数据结构和算法。 本书适合作为C#数据结构课程的教材，同时也适合C#专业人士阅读。

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《计算机操作员（高级）国家题库技能实训指导手册》依据国家职业标准，以八个实际的工作任务架构全书的内容结构。全书通过案例化教学、完成实际工作任务的训练，强化学习者技能操作能力，凸显技能教学的实训内涵；书中的仿真试题与国家题库真题在题型、难度和结构上保持一致。整套产品采用书、盘、网立体化教学产品包的形式，实现了多种媒介组合的教学环境；利用网络扩大教学内容的外延，为教、学者提供资源与信息交互平台。本书适用于参加计算机操作员职业资格考试的人员，也适用于高校、大专、中专和职业学校的学生、从事办公室工作的各类文员、计算机的初学者以及具备基础知识的中、高级水平的读者。

《数据库设计与关系理论》中，关系数据库领域的泰斗C.ate用超过40年的经验证明了为什么恰当的数据库设计是非常关键的，他用数据库设计者和开发者可以轻松理解的方式介绍了设计理论，弥补了其他图书的空缺。《数据库设计与关系理论》每章都包括一组习题，它们要么展示在实践中如何应用理论，提供更多的信息，要么要求你证明一些简单的理论结果。如果你是一位熟悉关系模型的数据库专业人员，并对数据库设计有非凡的兴趣，那么《数据库设计与关系理论》正是为你准备的。

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

在本书中，作者将自己多年形成的编程习惯以及阅读既有代码的体验凝练成了编程中的价值观、原则和77种实现模式。 沟通、简单和灵活的价值观应当被所有开发人员所铭记。局部影响、化重复、将逻辑与数据捆绑等原则同样是通用性的指导思想，比价值观更贴近编程场景，在价值观和模式之间搭建了桥梁。在77种实现模式中，每一种模式都覆盖了编写简洁、清晰、易扩展、易维护的代码这一原则的某个方面。它们为日常的编程提供了丰富翔实的参考依据，并告诉大家这些代码如何为降低沟通成本和提高有效产出提供保障。 本书适用于各个阶段的开发者群体。刚刚涉足软件开发领域的新人能够透过大师的眼睛来看待编程，了解编程的价值观与原则；具有丰富经验的资深工程师则可以通过这些模式进行反思，探究成功实践背后的意义。把价值观、原则和开发

《智慧云数据中心》对现阶段转型大背景下数据中心的部署、运营、管理和演进进行了清晰的阐述，并结合IBM 公司大量的一线实践案例，分析、总结了在数据中心整个生命周期内的常见问题，提出了对应的解决方案，而且在前一本《智慧数据中心》的基础上充实了云数据中心、技术发展趋势、数据中心基础设施可靠运营和管理服务等内容，具有很高的理论和实践价值。 《智慧云数据中心》帮助企业管理人员和技术人员，在资源有限的情况下化地利用好数据中心，引进新技术和新的运营模式，提高效率，灵活支撑业务发展，并帮助他们更透彻地理解数据中心未来的发展趋势，及早做出积极的准备。

本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。

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。

《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。《

本书用最轻松的图解方式来讲解数据结构，全书采用丰富的图例阐述数据结构的基本概念及应用，并将重要理论、演算方法做最详细的诠释与举例，是一本兼具内容及专业的数据结构的教学用书。由于作者长期从事信息教育及写作，在文字的表达上简洁明了、逻辑清晰，并安排了大量的习题，供读者检验学习成果。

数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据，体验真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。