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    一本书讲透Elasticsearch:原理、进阶与工程实践

    这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程,全面覆盖了ElasticStack技术体系知识,旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景,同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。
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    数据中台实战:手把手教你搭建数据中台

    自从2015年阿里巴巴提出中台的概念后,数据中台的概念就火遍了整个互联网圈。数据中台是实现企业数据智能的重要手段,但是数据中台是什么、为什么要搭建数据中台、数据中台究竟应该怎么搭建,这些问题的答案却很少有人知道。本书从“数据采集”“数据存储”“数据打通”“数据应用”的角度,基于作者多年搭建数据中台的实战经验,毫无保留地为大家解析从0到1搭建数据中台的全过程。每个章节都有大量的实战案例,希望本书能够
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    新基建:数据中心创新之路

    本书通过洞察行业需求,从数据中心的基础设施、网络、服务器等多个技术领域发掘了一批经过实践检验的创新技术,给出了新基建:数据中心创新之路的技术发展与参考,并把ODCC的部分优秀成果集结成册,留下技术专家们对数据中心建设的足迹,也希望能给更多的数据中心从业者以启发,有力支撑政府监管和引导产业发展,帮助读者深入了解行业和技术趋势,推动科研院所对新技术、新业务的研究,促进厂商更好地把握市场需求和技术方向。
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    量化投资:交易模型开发与数据挖掘

    本书是一本利用Python技术,结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书第1~4章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识,包括开发工具的使用、测试技术难点等内容;第5~7章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发,利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容;第8~9章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险
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    金融商业算法建模:基于Python和SAS

    这是一本贯穿金融业务经营全流程,以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作,涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等数据建模环节。本书的4位作者都是在金融领域有多年工作经验的大数据专家,不仅技术功底深厚、业务经验丰富,而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解。他们通过精心策划和写作,让本书内容独树一帜。本书针对决策类、识别类、优化分析类三大主题,独创九大模板:客户价值
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    SQL面试宝典:图解数据库求职题

    本书以SQL的基础知识为出发点,从SQL的简单查询、汇总函数、分组,到多表查询、窗口函数等SQL高级功能,逐一进行介绍与讲解,基本涵盖了学习SQL过程中需要掌握的主要内容。本书最大的特色是结合大量的面试题,让读者清楚地了解如何用所学的SQL知识解决工作中的实际问题。第8章提供了从不同行业、不同岗位的业务场景出发的实战项目训练,便于读者在实践中学习,巩固SQL知识和技能,理解与掌握相关内容,并能够
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    21天学通Oracle(第2版)

    Oracle是目前全球应用最广泛、功能最强大的关系型数据库。本书结合大量实例,详细地讲述了Oracle数据库各方面的知识。全书内容包括Oracle安装配置、Oracle常用开发工具、SQLPlus、数据表、视图、约束、函数与存储过程、触发器、序列、索引、用户与角色、内置函数、控制语句、SQL查询及更新语句、并发与锁定、正则表达式、与编程语言结合使用。为了便于读者学习与把握,在每章都使用了单独的小
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    LabVIEW 完全自学手册

    《LabVIEW完全自学手册》帮助读者从实用角度学习LabVIEW,内容分为三篇。入门篇包括LabVIEW基本操作、基本数据类型及其相互转换、程序结构、数据运算函数、控件及其用法、数据表达与显示等;提高篇包括文件的输入输出、字符串操作、数学分析、信号处理、与其他软件的通信、时间相关函数、应用程序控制、网络编程、总线与仪器控制、数据库访问及程序发布;应用篇以两个实例详细介绍如何运用LabVIEW解决
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    对比Excel,轻松学习Python数据分析(入职数据分析师系列)

    Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解,让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现,而不是直接学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色,
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    云计算

    本书是一本系统讲述云计算技术的专业书籍。介绍了云计算的概念、发展现状、与网格计算的关系,系统阐述了GoogleGFS/MapReduce/Bigtable实现原理、GoogleAppEngine编程、Hadoop原理与安装使用、亚马逊AWS和微软WindowsAzure的编程使用等,介绍了一些云计算理论研究热点,并对云计算的未来进行了展望。读者可与配套网站中国云计算(http
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    数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解

    《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发,使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解,构建了数据分析的知识框架,带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图,针对具体的方法、技术进行延伸学习。
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    计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络

    本书开门见山,直接帮助你准备好训练高效深度学习模型的环境,以完成各种计算机视觉任务。书中介绍了常见的深度学习架构,如卷积神经网络和递归神经网络;讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书,你将能够开发和训练自己的深度学习模型,并用它们解决计算机视觉难题。
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    数据库系统及应用(第2版)

    本书从实用性和先进性出发,通过一个完整的数据库应用实例,全面介绍数据库的基本理论及数据库的管理、设计与开发技术。全书共14章,主要内容包括:数据库系统概论、关系数据模型、约束语言SQL、完整性约束、数据库安全、数据库恢复技术、并发控制、数据库设计方法、数据库高级开发技术、数据仓库、数据挖掘、地理信息系统和空间数据库、主流数据库产品介绍等。
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    数据分析咖哥十话:从思维到实践促进运营增长

    本书以案例的形式,介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素,在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时,以问题为导向,解读运营与增长的关键性业务内容,在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。本书提供案例相关数据集与源码包,适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需
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    数据驱动:从方法到实践

    本书以四大行业实践谈数据驱动如何交付业务价值,破解企业数据驱动实践中面临的困惑、幻想与失望,传递真正数据驱动价值
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    标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论

    本书共9章,分为3篇。由来篇(第1~3章)首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6大数据困局,然后重点介绍了为应对这些数据困局而逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位、定义,最后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性:资产可复用、业务可理解、价值可衡量。理论篇(第4~6章)详细讲解了标签类目体系方法论的4个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤,以及标签方
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    Access数据库开发从入门到精通

    本书系统详细地介绍了使用Access开发数据库系统的知识、技术与实际应用。全书包括13章,每一章都是一个独立的主题,以数据库系统的开发流程来组织各章内容和排列顺序,有助于梳理读者的Access知识体系和数据库开发流程。本书内容包括Access数据库术语、数据库对象及其视图、Access界面环境的使用与定制、数据库的整体设计流程、创建数据库和表、设计表结构、设置表的主键和索引、创建表之间的关系、在数
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    SQL Server 2012宝典

    《SQLServer2012宝典》全面介绍SQLServer2012各方面的知识,全书由5部分组成:第1部分为数据库的基础篇,介绍了数据库的类型、概念、对象、SQL语言等;第2部分为SQLServer2012的准备篇,介绍SQLServer2012的功能、特性、各版本的比较、安装方法、SQLServer2012的服务、客户端的工具等;第3部分为SQLServer2012的基
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    数据应用工程:方法论与实践

    这是一本讲解组织数据能力建设与数据应用工程化的著作,它旨在为企业应用和管理数据提供组织建设、技术体系和行业解决方案方面的理论指导和实践经验。本书是几位作者在数据领域十几年工作经验的总结,得到了业界10余位专家的一致好评。无论是互联网行业的数据原生类企业,还是正在数字化转型的传统企业,本书将为它们大规模、工程化地发挥数据的价值提供有意的参考。本书的内容大致分为如下4个方面:(1)行业分析:从宏观角度
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    大数据分析:数据仓库项目实战

    本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排,遵循项目开发的实际流程,全面介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中,本书介绍了主要组件的安装部署过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等,并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识,包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。本书从逻辑上可以分为三部分:第一部分是大数据与数据仓库概论
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