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。

《零基础学Oracle》是针对零基础编程学习者研发的Oracle入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用Oracle 11g进行数据管理的各方面技术。全书共分16章，包括Oracle 11g概述、Oracle管理工具、SQL*Plus命令、数据表操作、SQL查询基础、SQL查询进阶、子查询及常用系统函数、PL/SQL语言编程、游标以及企业人事管理系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Oracle 11g数据库管理的精髓，快速提高数据库管理技能。本书通过大量实例及一个完整项目案例，帮助读者更好地巩固所学知识，提升能力；随书附赠的《小白实战手册》中给出了3个实用数据库、数据表的创建、操作和系统维护流程，力求让学习者能学以致用，真正获得数据库管理经验；附赠的光盘中给出了视频讲解

本书示范应用的SPSS软件和R软件，是当前量化研究中的主流。 本书将研究方法、统计分析和软件操作三方面的主要知识进行了的融合，对20多种统计分析技术的讲解都配有图示清晰、步骤详细的范例，十分便于读者学习领会、照猫画虎。 本书的内容组织方式相对于将统计学和软件应用分别成书的做法，更能帮助读者在整体上对量化研究融会贯通。在难度的把握上，立足于为量化研究的初学者服务，材料选择、内容设计都比较基础，因此，完全可以作为社会学、心理学、管理学、教育学等学科的本科生和研究生的量化研究方法课程的教材。

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

本书详细剖析LevelDB从使用到设计实现的方方面面，读后可了解谷歌Bigtable数据库的设计精髓，逻辑上可分为两部分。 第一部分着重讲解LevelDB的基础知识，主要内容如下。 1）基本数据结构，这是理解后续内容的基础，也可以加深对比较器、迭代器等常见数据结构的理解。 2）基本使用，如数据库打开、关闭以及基本的读写操作。 3）总体架构与设计思想，读后可掌握LevelDB的整体情况与设计思路。 4）公用基础类，读后可了解LevelDB中如何实现数值编码、内存管理以及文件读取等。 第二部分着重讲解LevelDB各模块的实现细节，主要内容如下。 1）Log模块的实现细节，以及如何通过Log进行崩溃恢复，并生成一个MemTable文件。 2）MemTable模块的实现细节，以及MemTable超过内存阈值时如何生成一个SSTable文件。 3）SSTable模块的实现细节。 4）Compaction原理与多版本管理。

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。

本书以面向应用为原则，深入浅出的介绍了oracle平台上使用pl/sql语言进行数据库开发的技术。通过大量的示例，详细介绍了pl/sql的语言特性、使用技巧，同时配以2个在实际工作中的示例来深入的剖析了pl/sql进行oracle开发的方方面面。 本书附带1张dvd光盘，内容为作者为本书录制的全程语音教学视频及本书所涉及的源代码。 本书共分为20章，分为5大篇。涵盖的内容主要有pl/sql语言基础、开发环境、变量与类型、控制语句、数据表的管理和查询、数据表的操纵、使用pl/sql的记录与集合、各种内置函数、游标、事务处理、异常处理、子程序、包、面向对象的开发等等技术点。通过示例性的代码，由浅入深，详细介绍了每一个技术要点在实际工作中的应用，对于各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 本书适合于使用pl/sql进行应用程序开

本书是热销书《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。第一部分介绍了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。本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握S

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。

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。

本书共13章，主要内容涵盖Python语法及数据分析方法。第1章主要介绍数据分析的概念，使读者有一个大致的印象，并简单介绍本书频繁使用的Python的5个第三方库。第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。第3章介绍Python编程基础。第4章到第7章介绍使用Python进行简单数据分析的基础库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib库，并介绍使用正则表达式处理数据的方法。第8章到第13章属于进阶内容，但也是Python数据分析的基础，结合机器学习介绍一些常见的用于数据分析的机器学习算法及常用的数学模型。

这是一本需要“动手实践”的图书，通过带领大家从零构建一款分布式向量数据库，让大家透彻理解向量数据库的技术原理和实现细节。 本书共分为三大部分，内容由浅入深、循序渐进。“第一部分 认识向量数据库”（第1～3章）是基础篇，介绍向量数据库的基础知识，涵盖向量及数据库的基本概念、向量数据库的发展历程和核心功能。“第二部分 构建向量数据库”（第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零开始构建并优化向量数据库，巨细靡遗地展示数据库内核的技术实现细节并辅以代码示例、技术架构图等，旨在让大家真正实现动手写向量数据库。“第三部分 向量数据库的实践与展望”（第7～8章）是结束篇，通过实践案例展示向量数据库在AI应用中的使用方法，并尝试勾勒向量数据库的未来。 本书面向数据库开发人员、数据库管理员、数据库架构师等数

本书包括导论以及对齐 (Align)、细化 (Refine)、设计 (Design) 三章。通过将业务术语、逻辑和物理三个建模层次重命名为对齐、细化、设计, 在名称中包含了该层次所做的工作。 导论介绍了数据模型的三个特征——准确性、最小化和可视化; 数据模型的三个组件——实体、关系和属性; 数据模型的三个层次——业务术语 (对齐)、逻辑 (细化) 和物理 (设计), 以及数据建模的三个视角——关系、维度和查询。第1章对齐 (Align) 是关于通用业务术语的, 以便每个人都能在术语和总体计划范围上保持一致。第2章细化 (Refine) 是关于搜集业务需求的, 即完善我们对项目的了解, 专注于关键业务要点。第3章设计 (Design) 是关于技术需求的, 即针对独特软硬件需求进行模型设计。 对齐、细化和设计，这就是本书遵循的方法，并通过“宠物之家”案例对概念加以强化。本书适合需要将建模技能

《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。

本书示范应用的SPSS软件和R软件，是当前量化研究中的主流。 本书将研究方法、统计分析和软件操作三方面的主要知识进行了的融合，对20多种统计分析技术的讲解都配有图示清晰、步骤详细的范例，十分便于读者学习领会、照猫画虎。 本书的内容组织方式相对于将统计学和软件应用分别成书的做法，更能帮助读者在整体上对量化研究融会贯通。在难度的把握上，立足于为量化研究的初学者服务，材料选择、内容设计都比较基础，因此，完全可以作为社会学、心理学、管理学、教育学等学科的本科生和研究生的量化研究方法课程的教材。

图作为一种新型的建模方式，非常适合在不确定模式下建模和存储数据。Neo4j是一款高性能的图数据库，作为图数据库的先驱，已广泛应用在金融风控、知识图谱、社交、政企关系和工业设计等领域。本书的两位作者，一位是资深的Neo4j专家，另一位是建模领域的大师，联合为我们呈现了图数据库Neo4j数据建模和模式设计的相关方法与技巧。本书适合所有对数据建模，尤其是非结构化的图建模感兴趣的读者阅读学习。

本书以面向应用为原则，深入浅出的介绍了oracle平台上使用pl/sql语言进行数据库开发的技术。通过大量的示例，详细介绍了pl/sql的语言特性、使用技巧，同时配以2个在实际工作中的示例来深入的剖析了pl/sql进行oracle开发的方方面面。 本书附带1张dvd光盘，内容为作者为本书录制的全程语音教学视频及本书所涉及的源代码。 本书共分为20章，分为5大篇。涵盖的内容主要有pl/sql语言基础、开发环境、变量与类型、控制语句、数据表的管理和查询、数据表的操纵、使用pl/sql的记录与集合、各种内置函数、游标、事务处理、异常处理、子程序、包、面向对象的开发等等技术点。通过示例性的代码，由浅入深，详细介绍了每一个技术要点在实际工作中的应用，对于各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 本书适合于使用pl/sql进行应用程序开发的人员、对软件开发有兴趣

正确使用Oracle数据库的索引不仅可以实现良好的性能，更重要的是能够创造出可伸缩的数据库应用程序。本书在介绍各种类型索引的过程中，始终围绕性能这一主线，透彻分析了为Oracle数据库创建和优化索引的方方面面。 本书三位作者都是经验丰富的Oracle数据库管理员，拥有创建、使用和维护索引的丰富经验。DarlKuhn是Oracle公司数据库管理员，Sam R. Alapati是Cash美国国际公司数据库架构师，BillPadfield则是丹佛一家大型电信公司的首席DBA。三位作者在合作撰写多本广受赞誉的Oracle图书之后再次联手，在这本专门探讨数据库索引的书里，将多年的实践经验和心得体会和盘托出。读者将在作者睿智、谨慎、敏锐的指引下，深入领会Oracle索引技术的精髓。 如果你是菜鸟，本书可助你迅速掌握Oracle索引技术；如果你是Oracle数据库管理员，本书可助你摆脱工作中相关问题