为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际先进工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国著名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。

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本书不讲具体语法，只是以案例的形式介绍各种查询语句的用法。靠前～4章是基础部分，讲述了常用的各种基础语句，以及常见的错误和正确语句的写法，应熟练掌握这部分内容，因为在日常查询和优化改写中都要用到；第5～12章是提高部分，讲解了正则表达式、分析函数、树形查询及汇总函数的用法，这部分内容常用于一些复杂需求的实现及优化改写；很后两章介绍日常的优化改写案例，这部分内容是前面所学知识的扩展应用。如果您是开发人员，经常与Oracle打交道，那么本书可以帮助您处理复杂的需求，写出高性能的语句。如果您是运维人员，则本书可以帮助您更快地完成慢语句的改写优化。

本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基

《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括： 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。