《华为数据之道》 《华为数据之道》 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优选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。 第一部分(~3章) 第1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
阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新,并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗,非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书,你将能够: ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切
本书根据PL/SQL的新版本进行了全面更新,涵盖从基础语法、程序控制到最新的优化和调优增强等方面的知识,通过真实的实验、大量的示例讲解了PL/SQL技能,是一本逐步分解的、详尽的PL/SQL编程教程。读者可以按照本书的步骤一步一步地完成每一个关键任务,掌握Oracle 21c PL/SQL编程技术,深度探索PL/SQL编程技术及最佳实践。本书既适合新手数据库开发人员和DBA阅读,也适合有一定经验的从业人员阅读。
《企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》由李杨著
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
在大数据时代,我们并不缺少数据,缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。数据化分析是运用恰当的方法和工具,对数据进行科学、有效的分析,从而提出有理有据、具有可操作性的建议,以解决现实中的难题。本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法,以及数据分析的思维模型。本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读,特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人,如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。
无论是审计师还是会计师,在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题,甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发,讲解IT审计的学习技巧、SQL基础与实战技巧、Python基础与Python实战技巧,以及数据可视化技巧等。
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一,本书基于该书第7版进行改编,保留其中的基本内容,压缩或删除了一些高级内容,使其体系更符合国内本科数据库课程教学要求。本书第1章概述数据库系统,第一部分(包括第2~6章)讲述关系语言的基本概念,第二部分(包括第7~9章)介绍数据库设计与应用程序开发技术,第三部分(包括第10~14章)介绍数据库管理系统实现的核心技术,第四部分(包括第15~17章)介绍大数据分析、区块链数据库、高级应用开发等高级话题。 本书既可作为高等院校计算机及相关专业本科生的数据库课程教材,也可供数据库领域的技术人员参考。
信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称“软考”)中的中级资格考试,通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考,本书在全面分析知识点的基础之上,结合第2版考试大纲对机考的要求,对整个内容架构进行了科学重构,可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点,分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书,考生可掌握考试的重点,熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考,也可供各类培训班使用。
Python是一种面向对象的脚本语言,其代码简洁优美,类库丰富,开发效率也很高,得到越来越多开发者的喜爱,广泛应用于Web开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用,也是大数据时代的核心价值所在。随着AI技术的进一步深化,预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求,其商业价值不言而喻。基于Python来做预测,不仅能够在业务上快速落地,还让代码维护更加方便。对预测原理的深度剖析和算法的细致解读,是本书的一大亮点。本书共分为3篇。第1篇介绍预测基础,主要包括预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价,读者通过这部分内容的学习,可以掌握预测的基本步骤和方法思路。第2篇介绍预测算法,该部分包含多元回归分析、复杂
本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法,系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理,梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法,阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分:基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果,计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法,真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材,也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。
本书介绍了数字孪生的概念和流程,帮助读者了解当前数字化的环境和趋势,并快速建立MicroStation直觉式绘图环境。本书分为13章,从数字孪生基础概念讲到数字孪生生态环境,然后进一步讲述如何使用MircoStation。内容包括使用方法、工作环境、空间定位、对象创建与修改、视图、三维操作、引用、单元对象、图纸输出、注释对象、打印输出。本书不仅适合作为广大学习、使用MicroStation软件人员的参考书,而且也可作为建筑行业的专业人员、研究人员、软件开发工程师、BIM爱好者及高校师生的常备参考书。
本书由国内资深MySQL专家亲自执笔,国内外多位数据库专家联袂推荐。作为国内专享一本关于InnoDB的专著,本书的第1版广受好评,第2版不仅针对近期新的MySQL 5.6对相关内容进行了全面的补充,还根据广大读者的反馈意见对第1版中存在的不足进行了完善,全书大约重写了50%的内容。本书从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制,并给出了大量很好实践,能帮助你系统而深入地掌握InnoDB,更重要的是,它能为你设计管理高性能、高可用的数据库系统提供不错的指导。 全书一共10章,首先宏观地介绍了MySQL的体系结构和各种常见的存储引擎以及它们之间的比较;接着以InnoDB的内部实现为切入点,逐一详细讲解了InnoDB存储引擎内部的各个功能模块的实现原理,包括InnoDB存储引擎的体系结构、内存中的数据结构、基于InnoDB存储引擎的表和页的物理存
信息系统监理师考试是全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称“软考”)中的中级资格考试,通过信息系统监理师考试可获得中级工程师职称。 软考目前已经变为机考,本书在全面分析知识点的基础之上,结合第2版考试大纲对机考的要求,对整个内容架构进行了科学重构,可以极大地提高考生的学习效率。尤其是针对单选题、案例分析题的核心考点,分别从理论与实践方面进行了重点梳理。通过学习本书,考生可掌握考试的重点,熟悉试题形式及解答问题的方法和技巧等。 本书可供备考信息系统监理师考试的考生学习参考,也可供各类培训班使用。
本书全面深入地探讨了有效数据管理面临的挑战、复杂性及其巨大价值;定义了一套数据管理的指导原则,阐述了如何将这些原则应用于不同的数据管理功能领域;提供了企业级数据管理实践的功能框架,涵盖广泛采用的实践、方法、技术、职能、角色、交付成果和衡量标准;确立了数据管理的通用术语体系,成为数据管理专业人员很好实践的基础。本书为数据管理和IT专业人员、企业高管、知识工作者、教育者和相关研究人员提供了数据管理知识体系框架,帮助他们更好地管理数据、优化数字基础设施。
本书以TiDB数据库为基础介绍分布式数据库的运行原理、性能优化和应用场景架构设计。首先,剖析分布式数据库的运行原理与架构;然后,阐述分布式数据库TiDB在表与索引的设计优化、SQL优化、系统级优化方面的方法论,通过融入多个有代表性的案例,帮助读者将方法论对应到生产实践中;最后,梳理场景选型和架构设计过程中读者应该掌握的主要知识点,并对一些分布式数据库的优势场景进行了详细介绍。 本书适合希望了解分布式数据库原理,学习TiDB数据库的开发工程师、数据库管理员和架构师阅读,也可以作为高等学校教师或学生学习分布式数据库的参考教材。