了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。

本书是畅销书《SQL基础教程》第2版，介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应近期新的DB的SQL之外，还新增了一章，介绍如何从应用程序执行SQL。

本书是 书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。 部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的

本书注重实践，地理空间专家、数据科学家、地理学家、地质学家，以及其他致力于数据分析和可视化的专业人员都能从中学到空间数据分析的基本知识。 本书作者展示了为什么发现并量化数据模式对空间数据分析非常重要。本书面向对Python结合地理空间分析有兴趣的专业人员和业余爱好者。

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这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的专家，现就职于第四范

内容简介：本书共有8章，面向的对象是Excel初学者，从Excel的基本理念开始，用3章的篇幅介绍Excel的基本规则和基础表单的标准化和规范化，这是极其重要的，任何一个Excel小白都不能跨过这一步！即使已经有了所谓Excel基础的人， 还是要从头来重新打基础。然后是Excel常用工具、函数和透视表的基本应用的介绍，以及如何利用这些工具技能来解决实际问题。

本书是首本专注于利用R语言进行科研数据清洗的书籍，全书主要分为两大块，首块以简洁的内容向读者介绍R语言的入门知识，让读者了解并认识R语言，为后面的内容打下基础。全书大部分篇幅主要集中在第二块内容，即数据清洗的知识。作者从实际问题出发，详细的介绍了如何利用R语言处理科研中的数据，比如缺失值的插补，异常值的查找，长宽型数据结构的转换，时间日期数据的处理，文本数据的处理等，此外，作者也将数据清洗的内容进行了适当扩展，比如书中加入了R语言与数据库的连接方法，让大数据的处理更加得心应手。