《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全球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。 ============= 《华为数字化转型之道》 本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。
看似佛系，其实只是不思进取；在朋友圈假装热爱生活，真实的自我只敢去微博展露；年初列了无数计划，年底全成了打脸的笑话；人前装得无懈可击，活得却比谁都软弱无力 本书作者赵德昊， 毒鸡汤 公众号创始人，凭借《不会偷懒还假装勤奋，怪不得你又累又穷》《你这不是抑郁，是没钱和缺爱的正常表现》《就算朋友遍天下，你还是个nobody》等爆文圈粉无数。 这些热辣酸爽的金句，引起无数年轻人共鸣，也映照出他们在当下焦虑生活中无力挣扎的现实。61篇犀利扎心的硬核文章，不卖情怀只给解药，愿这些狠话能为你打破思维桎桔，重塑人生。 生活虽不易，但请你干万别假装。
本书试图较全面地介绍大数据技术的基本原理和方法，包括以统计模型为主的各类数据模型以及它们的计算方法，同时还将介绍这些方法在一些领域(如人工智能)中的应用。
《数据恢复技术深度揭秘》第二版是在版的基础之上增加和充实了服务器磁盘阵列（RAID）的恢复技术，新增了大量实战案例的分析和讲解，并精选书中的部分案例由作者制作成视频教学资料（DVD光盘）随书附赠。本书从逻辑类恢复和物理类恢复两个层面全面讲解当前实用的数据恢复技术。在逻辑类数据恢复方面，内容包括MBR磁盘分区、动态磁盘分区、GPT磁盘分区、Solaris分区、APM分区、BSD分区的恢复技术；Windows平台的FAT32、FAT16文件系统、NTFS文件系统、ExFAT文件系统的恢复技术；UNIX平台的UFS1、UFS2文件系统恢复技术；Apple平台的HFS 文件系统恢复技术；Linux平台的EXT3、EXT4文件系统恢复技术；还包括Windows、UNIX、Apple、Linux平台的RAID-0、RAID-1、RAID -1E、RAID-5、RAID-5EE、RAID-6、HP双循环等磁盘阵列恢复技术。在物理类数据恢复方面，内容包括各大品牌硬盘出现电路故障、磁头
《数典 : 大数据标准术语体系 : 汉、阿、英、法、德、》名《数典》，定义为大数据标准术语体系，是迄今为止全球全面系统研究大数据标准术语的多语种专业工具书。《数典 : 大数据标准术语体系 : 汉、阿、英、法、德、》以全球语境和未来视角，对大数据知识体系进行了全面梳理，提出了九个方面的术语架构，并以十一种语言对照编纂，形成了统一规范、符合国际通用规则的多语种学术话语体系和术语标准体系。
本书是为“数据结构”课程编写的教材，前面两章介绍数学基础和算法相关预备知识，第3章至第10章介绍常见数据结构的抽象数据类型、算法实现、性能分析及其应用。本书注重全面运用数据结构知识解决实际问题的案例介绍，同时穿插程序设计的技巧。全书采用Java语言作为数据结构和算法的描述语言，介绍JDK中常见的数据结构的实现原理，如ArrayList、LinkedList、HashMap等，对于高效使用这些对象，提高程序性能有指导意义，特别适合Java语言的进阶学习者。本书提供了大量设计精良的代码，且不乏对算法背后所蕴含数学原理的精彩介绍，使读者不仅能够编写出高效、精致的程序，而且达到“知其然，也知其所以然”的效果。
SQL是数据查询的基本语言，Excel是数据分析和展示的很常见工具。两者结合，可以组成一个强大且易于理解的业务数据分析工具。很多类重要的数据分析并不需要复杂且昂贵的数据挖掘工具。答案就在你的电脑桌上。这是一本实用指南，作者Gordon S.Linoff是数据挖掘领域的专家。书中介绍了如何使用SQL和Excel来设计并完成复杂的数据分析。本书的靠前版被广泛认可，第2版涵盖了对SQL和Excel新功能的介绍，同时包括新的技术和实际业务示例。第2版介绍了业务经理和数据分析人员所需掌握的近期新信息。本书首先介绍数据挖掘所用的SQL基础知识，如何使用Excel展示结果，以及用于理解数据的简单的统计学概念。熟悉执行SQL和操作Excel后，本书介绍了核心分析技术。本书内容逐步从基础查询扩展到复杂的应用，使读者能够学习到某种数据分析的使用原因和时机，如何设计和实
本书基于 Spark 2.4.X版本，以 Spark商业案例实战和 Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以 Spark内核解密为基石，对企业生产环境下的 Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。全书共分 4篇，内核解密篇基于 Spark源码，从一个实战案例入手，循序渐进地全面解析 Spark 2.4.X版本的新特性及 Spark内核源码；商业案例篇选取 Spark开发中*代表性的经典学习案例，在案例中综合介绍 Spark的大数据技术；性能调优篇覆盖 Spark在生产环境下的所有调优技术；Spark AI解密篇讲解深度学习实践、 Spark PyTorch案例实战、Spark TensorFlow实战以及 Spark上的深度学习内核解密。 本书适合所有 Spark学习者和从业人员使用。对于有分布式计算框架应用经验的人员，本书也可作为 Spark高手修炼的参考用书。本书还适合作为高等院校的大数据课程教材。
本书主要作为教育领域从事教育大数据研究工作者的参考用书。本书从教育大数据的重要意义、国内外教育大数据的研究现状以及政策支持出发，对教育大数据的相关概念和内涵做阐述说明，介绍了教育大数据的技术、技术标准、治理与开放、风险管理与法律政策，重点阐述了教育大数据在教育领域的典型应用，包括教育大数据在课堂教育、校园管理、在线教育、开放远程教育、教育培训行业以及学生综合素质评价等方面的应用，*后提出教育大数据的发展趋势和机遇挑战。
本书以当前热点的数据挖掘应用贯穿全书，通过详解大数据挖掘技术在系统日志、工作票、可持续性研究、推荐系统、智能问答系统、社交媒体、生物信息学与健康医疗、隐私保护等方面的实际应用案例，阐述了如何更好地应用和学习数据挖掘技术。本书融入了数据挖掘前沿技术和典型应用，不仅适合热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界人士阅读，还适合作为各大高校的数据挖掘和机器学习课堂的实践教材和参考书籍。本书有助于读者更好地理解数据挖掘技术背后的根源和本质。
《小白轻松学Excel数据透视表》 零基础入门，让读者轻松、快速地掌握Excel数据透视表的使用方法和应用技巧。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。 本书适合想要学习Excel数据透视表和从事数据分析工作的读者。如果读者对Excel数据透视表不熟悉或从未使用过Excel，那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握数据透视表的使用方法，并使用它来解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的
《数据挖掘导论（完整版）》涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法，目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版）》 源自斯坦福大学 海量数据挖掘 （CS246: Mining Massive Datasets）课程，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。两本书都提供了大量示例、图表和习题。
全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。
数据工程在过去十年间发展迅速，许多软件工程师、数据科学家和分析师都在寻找相关实践的全面观点。通过这本实践用书，你将学习如何通过评估数据工程生命周期框架中可用的技术来规划和构建系统，以满足你的组织和客户的需求。 作者Joe Reis和Matt Housley将为你介绍数据工程的生命周期，向你展示如何综合运用各种云技术，以满足下游数据消费者的需求。你将理解如何应用数据生成、摄取、编排、转换、存储和治理的概念，无论底层技术是什么，这些概念在任何数据环境中都至关重要。
高价值、低密度是大数据的特征，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作。特异*组是一类高价值、低密度的数据形态，是指在众多行为对象中，少数对象*体具有一定数量的相同（或相似）的行为模式，表现出相异于大多数对象而形成的异常的*组。特异*组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生*科学研究等领域具有重要的应用价值。对特异*组挖掘的研究代表了数据挖掘从浅层到深层的发展趋势和必要性。 本书系统地阐述了特异*组挖掘任务，包括介绍了特异*组挖掘的概念，分析了特异*组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异*组挖掘任务的相关*法，并且列举了特异*组挖掘的几*重点应用。本书适合大数据研究人员、大数据工程师、大数据应用分析师、大数据产业从业人员等阅读，也可作为数据科学、大数据专业本科
《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得，在之前版本的基础之上，基于MySQL 5.7版本进行了内容升级，同时也对MySQL 8.0的重要功能进行了介绍。除了对原有内容的更新之外，本书还新增了作者在高可用架构、数据库自动化运维，以及数据库中间件方面的实践和积累。 《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》分为 基础篇 开发篇 优化篇 管理维护篇 和 架构篇 5个部分，共32章。基础篇面向MySQL的初学者，介绍了MySQL的安装与配置、SQL基础、MySQL支持的数据类型、MySQL中的运算符、常用函数等内容。开发篇面向的是MySQL设计和开发人员，内容涵盖了表类型（存储引擎）的选择、选择合适的数据类型、字符集、索引的设计和使用、开发常用数据库对象、事务控制和
本书详细介绍了各种数据库的SQL查询技术和一些基础的SQL查询语句，并且通过实例操作的方式讲解了如何插入、更新和删除数据等相关知识。另外，本书还介绍了如何使用SQL语句进行日期处理，以及一些其他的SQL语句查询操作，能够帮助你掌握相关的SQL知识。
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的近期新发展和应用，程序员可以从
为推广数据中心的建设技术，贯彻执行国家标准，本书总结了数据中心供配电系统、空调系统、机柜系统和布线系统的理论和实践经验，阐述了数据中心用电设备对于电能的基本要求，介绍了数据中心环境要求、设备布局、空调系统规划、未来的发展趋势以及数据中心空调系统的评估和优化。
