《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。

《DAMA数据管理知识体系指南（第2版修订版）》是在DMBOK1和DMBOK2的基础上进行的第三次修订，是DAMA国际对过去30多年数据管理领域领域知识和实践的总结，是一部数据管理基础工具书。本书从数据处理道德规范、数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作性、文档和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商业智能、元数据管理、数据质量管理、大数据数据科学、数据管理成熟度评估、数据管理组织和角色期望、数据管理和组织变革管理等方面对数据管理知识体系进行了系统介绍，并描述如何在数据管理功能领域中应用这些原则。

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。

《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起，逐步深入Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式编程框架的核心技术，帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例，并详解两个典型项目实战案例，帮助读者提高实际项目开发水平。 《Hadoop海量数据处理》共15章，分为4篇。第1篇Hadoop基础知识，包括大数据概述、Hadoop概述、Hadoop环境搭建与配置；第2篇Hadoop分布式存储技术，包括HDFS概述、HDFS基础操作、HDFS的读写原理和工作机制、Hadoop 3.x的新特性；第3篇MapReduce分布式编程框架，包括MapReduce概述、MapReduce开发基础、MapReduce框架的原理、MapReduce数据压缩、YARN资源调度器、Hadoop企业级优化；第4篇项目实战，包括Hadoop高可用集群搭建实战和统计TopN经典项目案例实战。 《Hadoop海量数据处理》通俗易懂、案

《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

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均

本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点，介绍了存储与互连总线技术，即大模型专用AI超级计算机的中枢核心。

本书英文原版由全球数据中心业内专家共同编写，中文版由国内数据中心业内专家共同翻译并修订完成。内容涵盖了数据中心全生命周期的相关技术及运营管理策略。从数据中心规划、选址、设计、建设、测试、验收、运营到灾备，内容全面详实。是作者及译者多年经验所得。是一本来自全球不同国家、不同企业、不同专业领域的专家共同完成的杰作。 本书可作为数据中心设计者、建设者、管理者以及投资者的学习及参考材料，亦可作为高校相关专业学生及其他人士了解数据中心行业的入门材料。

本书针对高校商学院商业分析课程编写，内容涵盖了所有相关的商业分析主题，而且各个主题在设计上都是模块化的，教师授课时可灵活地选择最符合其课程目标的主题。比如，本书可以适用于涵盖数据处理（第2章）、数据可视化（第3章）、综合指标（第3章）、统计理论（第4章和第5章）和回归分析（第6章和第7章）的入门课程，或侧重于预测（第8、9、10、11和12章）和预测性建模（第13章）的高级商业分析课程。 为适应不同学生对于统计软件的需求，本书每个知识点都提供了Excel和 R语言两种分析方法和实际操作，而且所有的例题和习题都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R语言3.5.3版本。 本书的最终目的是让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并对研究结果及其相关性进行沟通

本书系统论述了图数据库的理论知识与行业应用实践。本书分为理论篇和实践篇，共15章。其中，理论篇包括第1～8章，由浅入深地介绍了图数据库的概念和底层技术原理，涵盖主流图数据库的内核原理与架构设计、图查询语言、图算法 、图数据库客户端编程、图数据库服务端编程、图可视化、图数据库选型等内容；实践篇包括第9～15章，介绍了图数据库的行业应用案例，涵盖知识图谱、金融、泛政府、零售、制造业供应链管理、企业资产管理、生命科学等内容，通过这些案例，进一步启发读者深入思考和挖掘潜在的应用场景。针对行业案例，本书免费提供详尽的源代码，以便读者动手实践。 本书适合数据库应用开发人员、数据库管理人员、数据科学家以及负责数据库选型的技术专家阅读，也适合高等院校数据库专业的高年级本科生和研究生参考。

本书介绍可以帮助读者处理真实数据分析挑战的概念和技能。它涵盖了概率论、统计推断、线性回归和机器学习等概念。它还帮助读者提升如下技能：R编程、数据清洗、数据可视化、预测算法构建、使用UNIX/Linux shell组织文件、使用Git和GitHub进行版本控制以及可复制的文档准备。全书分为六个部分，分别为R、数据可视化、统计与R、数据清洗、机器学习和生产力工具。

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。 本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务 数据 分析 层次框架，并以三类"详细级别 的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。 本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别 的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

《数据中台：让数据用起来 第2版》 在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 ============== 《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

本书是一本全面关注企业数据标准化方面的工具书，主要分为5 篇。 第1 篇介绍了数据标准化是数据治理的基础，包括数据标准化与数据治理的关系，以及数据标准化主要内容、本书阅读导引。 第2 篇介绍了数据标准化框架体系，包括架构类数据标准、对象类数据标准、基础类数据标准。 第3 篇介绍了数据标准化实施流程与方法，包括建立数据标准化保障机制、现状分析及评估、技术平台和工具、数据标准化关键域实施。 第4 篇介绍了数据标准化评价，包括数据标准化评价方法、数据标准成熟度评价、数据标准化成熟度评价流程。 第5 篇介绍了数据标准化案例，包括油气行业、多元化集团、装备制造行业、核电行业、汽车行业、金融行业、政务行业、互联网行业等行业的数据治理案例，为读者提供了专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应

在建设新型数据中心的过程中，利用新能源、新技术加速实现节能减排，提升算力服务水平，赋能数据中心产业的节能低碳绿色发展。 本书解读了国家关于绿色低碳新型数据中心政策与节能发展要求，详细介绍了新型数据中心规划、设计和建设的要求以及旧机房DC化重构的整体思路和新技术应用案例，突出新型数据中心智能化管理平台的框架和实现方案以及低碳节能维护管理的基本要素，重点分析了电源系统和空调系统的低碳节能维护要点与管理体系以及新技术应用案例，体现了数据中心赋能经济社会。 本书是信息通信基础设施低碳节能技术的总结和新建局站节能的指南，可供数据中心工程设计、建设施工、运营管理的人员以及系统集成、智慧建筑、IT等行业的技术人员参考和阅读，也可作为大中专院校相关专业师生的参考用书。

本书提供了学习大数据技术及架构的一站式解决方案，覆盖了大数据生态圈中的完整技术体系，包含以下内容。 . 一、数据采集 日志数据采集工具（Flume 、Logstash、Filebeat ） 数据库数据采集工具（离线采集工具 Sqoop、DataX，实时数据采集工具 Canal、Maxwell 网页数据采集工具 物联网数据采集工具 消息队列中间件 . 二、数据存储 分布式文件存储之HDFS NoSQL数据库之HBase NoSQL数据库之Redis . 三、离线数据计算 离线计算引擎MapReduce 离线计算引擎Spark . 四、实时数据计算 实时计算引擎Storm 实时计算引擎Spark Streaming 新一代实时计算引擎Flink . 五、OLAP数据分析 离线OLAP引擎（Hive、Impala、Kylin） 实时OLAP引擎（Druid、ClickHouse、Doris） . 六、全文检索引擎 Lucene Solr Elasticsearch . 七、分布式任务调度系统 Azkaban Ooize DolphinScheduler . 八、分布式资源管理 YARN的原理、架构 YARN

本书探索工业大数据的 工程方法体系 并介绍了其中的关键技术，提出了多领域的工业物理对象建模方法和查询技术。全书共10章，第1章讨论了工业大数据的内涵与特点，并给出了工业大数据工程的三个要素，即数据资源、数据分析和数据应用；第2～4章提出了领域模型驱动的数据资源的建模技术，并给出了工业大系统技术与建设方法；第5、6章讨论了敏捷工业大数据分析与运维方法，并阐述了背后的分析软件技术；第7章讨论了用户驱动的数据应用的低代码开发技术；第8~10章用风电、水电、煤矿综采三个行业，展示了工业大数据工程方法的应用过程。

本书是一部通过提供一套易于遵守及操作的方法论来实现高质量数据管理的实践指南。内容 全面、详细，并有许多实用的建议和模板，第1版推出后，已成为全球信息质量实践者的书 籍，甚至已成为美国阿肯色大学信息质量研究生项目的教科书。 本书共7章，内容包括数据质量和依赖于数据的世界、数据质量实践、关键概念、十步法流 程、设计项目结构、其他技巧和工具，以及写在最后的话。 作者将信息质量的概念框架与改善信息质量的技术、工具、操作指南相结合，提出并详细描 述了获取高质量数据和可信信息的十步法。作为本书的最新改版，作者进一步阐明并更新了流程 步骤和支持模板，整合了一些有价值的示例和案例，说明了近些年技术和数据生产的演变。 本书内容丰富，理论和实践相结合，易读性和可操作性强，可以作为数据质量管理的入门和 进阶用

本套装由《数据分析师手记 数据分析72个核心问题精解》《数据分析思维：分析方法和业务知识》《数据分析实践：专业知识和职场技巧》三本图书构成，可以帮助读者从0开始掌握数据分析，沿着作者提供的学习路线，针对重点难点逐个击破，并辅以实际工作中的实践经验进行分享，提升数据分析思维。

《Oracle PL SQL程序设计（第6版）》基于Oracle数据库12C，从用PL SQL编程、PL SQL程序结构、PL SQL程序数据、PL SQL中的SQL、构造PL SQL应用程序、**PL SQL主题这6个方面详细而系统地讨论了PL SQL以及如何有效地使用它。本书能够帮助你充分利用PL SQL来解决数据库开发中遇到的各种问题，引导你掌握各种构建应用的技巧和技术，以便使你编写出高效、可维护的代码。本书不但介绍了*量Oracle数据库12C的PL SQL新性能，还提供了许多优化PL SQL性能的新方法。 《Oracle PL SQL程序设计（第6版）》结构清晰，示例丰富，实践性强，适用于Oracle数据库开发人员、Oracle数据库管理员等相关数据库从业人员，也可以作为各*、中专院校相关专业师生的参考用书和相关培训机构的培训教材。

本书详细介绍了Oracle、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、DB2等各种关系数据库的SQL查询技巧和一些基础的SQL查询语句，并且通过短小精悍的实例，不仅讲解了如何插入、更新和删除数据，还介绍了如何检索记录、为查询结果排序、同时操作多张数据库表、查询元数据、处理涉及字符串和数值的操作、根据时间数据和日期数据进行运算、执行层次查询和区间查询等。随着多种SQL实现大量采用窗口函数，本书第2版针对相关实例做了优化，还新增了为数据科学家和算法工程师量身定制的实例。