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Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集
本书介绍各行业核心数据模型和应用的一个完备模型库,其中既有针对具体行业的模型,也有作者定制的通用模型。本书所涉及的具体行业包括制造业、电信业、保险业、医疗保健、金融服务业、专业服务业、旅行业和电子商务业,并对这些行业的数据模型进行了详细介绍。 本书的结构清晰,内容有条理,并有大量的图表说明,书后的录还提供了各行业数据模型的具体实体和属性,非常实用,适合企业的数据体系设计人员参考,是一本不可多得的数据库资源手册。
近年来,以ApacheSpark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以ApacheSpark框架为核心,总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用,以及相关
随着计算机技术在文字学领域应用的不断扩展,古文字信息化处理已经成为当前汉语汉字研究的一大核心领域。在传统研究之外,文字学界兴起了不少新的研究趋势,产生了很多令人耳目一新的理论与实践成果。由于基于个人研究目标建立的数据库具有 好的针对性,越来越多的研究者主张利用Access数据库这一资料库建设与检索手段建设个人数据平台,以适应新趋势下的文字学研究领域。为满足非计算机背景文字学者改变研究模式的需求,本书以不同出土文献资料为例,全面、系统地介绍Access数据库在文字学研究中的设计思路和实际应用,帮助建立个人数据库,为进一步掌握数据库编程奠定基础。本书汇集了作者近20年的Access数据库文字学应用研究与教学实践经验,内容深入浅出,逐层剖析数据库的结构设计;注重实用,具体而微地讲解数据库的开发应用;图文结合
Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用(Killer application),也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成,从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制,以及在实际业务场 景中的开发实践,其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregatio算子和 Joi算子的实现与执行、Tungste优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。