数据是什么？如何应用数据？如何把数据变成更有价值的东西？本书主要适合刚开始使用数据的读者，能让他们对数据的含义、价值及用途有清晰的认识和了解，本书目的是介绍数据的相关知识，同时鼓励人们参与到日益增多的与数据有关的对话中。 本书通过介绍简单数据相关知识，即从一个总体目标、两种思维系统、三大应用领域、四种数据尺度、五种数据分析方法、六种数据展现方式、七种数据活动、八个提前问的问题分别展开阐释数据和分析的方法和思维方式。

Apache Flink项目的资深贡献者Fabian Hueske和Vasiliki Kalavri展示了如何使用Flink DataStream API实现可伸缩的流式应用，以及怎样在业务环境中持续运行和维护这些应用。流处理的理想应用场景有很多，包括低延迟ETL、流式分析、实时仪表盘以及欺诈检测、异常检测和报警。你可以在任意类型的持续数据（包括用户交互、金融交易和物联网等数据）生成后，立即对它们进行处理。本书主要内容包括： 了解有关分布式状态化流处理的概念和挑战。 探索Flink的系统架构，包括事件时间处理模式和容错模型。 理解DataStream API的基础知识和构成要素，包括基于时间和有状态的算子。 以精确一次的一致性读写外部系统。 部署和配置Flink集群。 对持续运行的流式应用进行运维。

本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准，论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识，以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念，并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据，本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容，另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密

数据科学伦理是关于人们在进行数据科学方面的行为的道德规范。到目前为止，数据科学主要应用于企业和社会并产生了积极成果。 然而，就像任何技术一样，数据科学也带来了一些负面后果：隐私侵犯的增加，对敏感群体的数据驱动的歧视以及使用不可解释的复杂模型做出决策。 没有哪个数据科学家和业务经理是天生不道德的，只是他们没有接受过培训来考虑他们在工作中的伦理问题 本书旨在填补这个越来越重要的空白和解释不同的概念和技术，帮助读者理解从k-匿名和差别隐私到同态加密和零知识证明等技术已可以解决隐私侵犯问题，消除敏感群体歧视和提供各种可解释的人工智能。 现实生活中的警世故事进一步说明了数据科学伦理的重要性和潜在影响，包括种族主义机器人的故事、搜索审查和人脸识别等。本书中穿插着结构化的练习，提供假设的场景和

本书包括如下内容：Clos拓扑结构。网络解耦。网络操作系统选择。路由协议选择。容器网络。网络虚拟化和EVPN。网络自动化。

预处理并将文本向量化成高维特征表示。 执行文档分类和主题建模。 通过可视化诊断指导模型选择过程。 提取关键短语、命名实体和图结构，实现文本数据推断。 建立对话框架，实现聊天机器人和语言驱动交互。 用Spark扩展处理能力，用神经网络实现对更复杂模型的支持。

数据仓库、大数据、数据科学的简单介绍。 了解企业建立数据湖的各种途径。 探索如何构建自助服务模型，以及如何让分析师便捷访问数据的*实践。 使用不同的方法来构建数据湖。 了解不同行业专家实现数据湖的方法。

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。

如今，推荐算法已经普遍应用于在线各个领域和场景，越来越多的商品、服务、用户通过推荐算法高效地连接彼此，每个人都享受到更加个性化的内容和服务。推荐已深刻地改变了我们与世界连接的方式。 本书聚焦在产品运营的角色上，探讨产品运营人员应该如何理解推荐算法，如何在不同的功能场景下应用推荐算法，如何从平台业务的角度对算法结果进行干预和再平衡。此外，本书着重于阐述不同功能场景下推荐的应用，辅以内容、电商、社交等业务下的应用实例。在每个章节中，都会枚举市面上已有产品功能或作者本人经历过的业务实践，以期给读者提供可以实操落地的借鉴。

本书的主要内容有：深入探讨BigQuery的内部工作方式，包括其整体架构。学习BigQuery支持的数据类型、函数和运算符。优化查询语句和schema，从而提高性能或降低成本。使用标准SQL中高级功能，如GIS、历史快照、DDL/DML、用户定义函数和脚本。使用BigQuery ML解决各类机器学习问题。学习如何保护数据、监控作业，以及授权用户。

本书系统地介绍了岩爆试验综述、大数据人工智能分析方法框架、数据采集与预处理技术、压缩算法、多源异构融合算法、大数据可视化分析，且结合实际工程介绍了岩爆实验大数据AI处理系统。本书深入探讨了岩爆试验大数据的人工智能分析方法，系统阐述了以人工智能方法研究岩爆机理，为读者提供了一种全新的视角和解决问题的思路，填补了国内外相关领域的空白。

随着云技术的迅猛发展和普及，商业组织正面临着满足用户需求的巨大挑战。本书深入探讨了云技术在数字化社会中的重要地位和创新应用。通过研究、创新和发展的视角，本书引领读者走进云技术的前沿，揭示了其在构建下一代卓越计算环境中的关键作用。书中汇集了多位专家学者的研究成果和实践经验，为读者提供了宝贵的洞察和指导。无论是对于云计算领域的专业人士，还是对于对数字化社会感兴趣的读者，本书都是一本不可或缺的参考书。通过阅读本书，您将深入了解云技术在数字化社会中的影响和价值，激发您的创新思维，为您在未来的技术革新中取得卓越成就打下坚实的基础。

《 区块链知识 大众普及版 》 本书只从外部来介绍区块链这个事物，注重的是普通人的理解，基本不涉及技术内容。内容覆盖了区块链常见知识的95%，适合大众了解和认识区块链。从区块链技术的诞生、特点、主要发展历程、热点概念、相关原理等内容都做了完整的介绍，并介绍了当前典型的区块链应用，如区块链电子发票，DCEP等。还介绍了区块链领域的监管、安全、危害等内容。同时分析了国内外对区块链的态度与指导思想，鼓励方向与政策等内容。 《区块链知识 技术普及版》 本书覆盖了区块链的技术基础知识，适合技术从业者从技术角度认知区块链。技术普及版用一种类似庖丁解牛的方式，将区块链技术的肌肉、骨骼、灵魂，逐一分解来讲解，是当前区块链知识技术分解比较完整和全面的一本书。 《图灵区块链》 有了《区块链知识-大众普及版

对数据生产和大数据处理带来的挑战，是当代社会和人工智能时代的重点。大数据的快速发展、信息共享和社交媒体的大众化带来了各方面的风险和挑战。我们需要遵循正确的流程、方法和沟通战略 且手头的数据必须准确，才能推演出高价值的结论。而数据越多，我们面临的陷阱可能就越深。在本书中，杰森?辛克从数据通用和收集的策略、数据分析的准则、数据展示的策略出发，讨论了应对数据挑战、获得和洞察数据的价值和内涵的可行方式。

本书内容共分为7章。 第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法，并例举了现有网络工具的使用方法，本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系，并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性，给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题，这是当前数据分析的前沿领域。本书 的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。

C#语言已经成为.NET平台中*流行的编程语言。本书以Visual Studio 2012和SQL Server 2008为开发平台，从实际应用的角度出发，重点介绍了使用C#开发Windows应用程序的方法和技术。全书共9章内容，第1章为C#概述，介绍了Microsoft.NET平台概述、C#语言简介、Visual Studio集成开发环境和C#程序结构介绍；第2~3章为C#程序设计基础，通过实例以循序渐进的方式介绍了C#语言的各种语法、知识点和面向对象的基本思想；第4~5章介绍了使用C#语言开发Windows窗体应用程序，包括Windows窗体常用控件、菜单编程、对话框和多文档编程；第6章介绍了各种文件操作；第7章介绍了进程，包括线程和多线程编程；第8章介绍了数据库编程；第9章通过开发一个图书馆管理系统，全面介绍了软件开发流程，阐述了使用Visual C# 2012开发Windows应用程序的基本知识。本书内容立足于课堂教学和实际应用，各章均配有

《新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析》作者长期从事程序设计语言和数据结构课程的基础教学工作，《新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析》是在总结这些教学经验的基础上编写而成，全书分为12章，包括绪论、线性表、栈和队列、串、数组和稀疏矩阵、递归、树形结构、广义表、查找、内排序、外排序、文件，的两个附录给出几份试题和参考答案。 《新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析》强调数据结构中逻辑结构、存储结构和算法设计的层次思想，总结知识难点的求解方法，力求归纳各类算法设计的规律，并深人讨论递归算法的设计方法。 书中提供了大量例题，适合作为课程考试和研究生考试辅导用书，任课教师可以将其作为教学参考书使用，对于计算机专业的本科学生，可以

本书是首本专注于利用R语言进行科研数据清洗的书籍，全书主要分为两大块，首块以简洁的内容向读者介绍R语言的入门知识，让读者了解并认识R语言，为后面的内容打下基础。全书大部分篇幅主要集中在第二块内容，即数据清洗的知识。作者从实际问题出发，详细的介绍了如何利用R语言处理科研中的数据，比如缺失值的插补，异常值的查找，长宽型数据结构的转换，时间日期数据的处理，文本数据的处理等，此外，作者也将数据清洗的内容进行了适当扩展，比如书中加入了R语言与数据库的连接方法，让大数据的处理更加得心应手。

在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得 巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和计算机科学，对大数据这一主题进行了概要性探讨，并强调指出，大数据不仅改变了商业的运营模式，而且改变了医疗研究的进行方式。与此同时，它也引起了一些重要的伦理问题，作者据此对斯诺登事件、数据安全，以及家庭智能设备可能被黑客挟持等实例进行了讨论。

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