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伴隨著中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，具備差異化競爭優(yōu)勢的大數(shù)據(jù)企業(yè)如雨后春筍般興起，在大數(shù)據(jù)從概念到產(chǎn)業(yè)落地的進程中書寫了獨具特色的企業(yè)篇章，匯聚成一股清流。是誰在攪動數(shù)據(jù)的藍海？這些數(shù)據(jù)新勢力背后的“數(shù)據(jù)英雄”到底是誰？聰明秀出謂之英，膽力過人謂之雄。本書將從創(chuàng)新性、顛覆性、前瞻性、成長性、持續(xù)性等五個維度，發(fā)掘推動數(shù)據(jù)新勢力發(fā)展壯大的“數(shù)據(jù)英雄”。

·10萬字

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SQL Server 2016 數(shù)據(jù)庫教程（第4版）

本書基礎部分包含10章，第1章介紹數(shù)據(jù)庫的基本概念，第2章到第10章系統(tǒng)介紹SQLServer2016，分界面和T-SQL命令兩種方式，并通過9個實驗介紹SQLServe基本內容。綜合應用部分包含6個綜合實例。在進行SQLServer2016綜合實例數(shù)據(jù)庫準備過程中，濃縮了創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、表結構、表記錄操作、視圖、觸發(fā)器、完整性、存儲過程等數(shù)據(jù)庫的基本對象。

·17.6萬字

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數(shù)據(jù)庫技術與應用：Access 2010

基于數(shù)據(jù)庫技術產(chǎn)生的原因，介紹數(shù)據(jù)庫的概念、理論和技術，建立學習數(shù)據(jù)庫技術的學習框架；基于典型案例講解數(shù)據(jù)庫的設計、創(chuàng)建及管理，培養(yǎng)學生數(shù)據(jù)組織和管理的能力。本書分為12章，共50小節(jié)。按照原理、技術、常規(guī)應用和創(chuàng)新應用四個結構點來組織教材內容。

·20.4萬字

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Swift：Developing iOS Applications

ThiscoursewouldbeforappdeveloperswhoarenewtodevelopingforiOSorOSXandaretryingtogetgripswithSwiftforthefirsttime.

·21.8萬字

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Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘

本書提供了大數(shù)據(jù)相關技術的簡介、原理、實踐、企業(yè)應用等，針對大數(shù)據(jù)相關技術，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有專業(yè)章節(jié)進行介紹，并且針對每一模塊都有相應的動手實踐，能有效加深讀者對大數(shù)據(jù)相關技術原理、技術實踐的理解。書中的挖掘實踐篇涉及企業(yè)在大數(shù)據(jù)應用中的所有環(huán)節(jié)，如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘等，通過案例對整個系統(tǒng)的架構進行了詳細分析，對讀者有一定實踐指導作用。對于學習大數(shù)據(jù)相關技術的高校師生來說，本書不僅提供了大數(shù)據(jù)相關技術的基礎講解及原理、架構分析，還針對這些原理，配備有對應的動手實踐章節(jié)，幫助讀者加深對原理、架構的認識。同時，在每個模塊結束后，書中會有一個相對獨立的企業(yè)應用案例，幫助讀者鞏固學到的大數(shù)據(jù)技術相關知識。

·12.1萬字

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反饋：化解不確定性的數(shù)字認知論

反饋數(shù)據(jù)規(guī)模、頻率、機制在二十一世紀已發(fā)生根本變化，這是數(shù)字化和智能的本質，也是影響未來商業(yè)最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯(lián)網(wǎng)的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現(xiàn)智能，基于簡單反饋規(guī)則的算法，結合海量的反饋數(shù)據(jù)，正在創(chuàng)造讓人驚奇的表現(xiàn)，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規(guī)模預訓練模型。在商業(yè)領域，新的商業(yè)模式總是基于新的生產(chǎn)力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數(shù)字化反饋流的算法自學習能力贏得優(yōu)勢。這本書將為讀者介紹數(shù)字時代技術與商業(yè)的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創(chuàng)造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統(tǒng)常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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新一代信息技術基礎

全書共分為淺談大數(shù)據(jù)、探尋云計算世界、人工智能、探尋物聯(lián)網(wǎng)世界、身邊的移動互聯(lián)網(wǎng)五個模塊，每個模塊內容分為概述性介紹、基礎原理講解及深入技術分析與應用三個層次。本書緊跟現(xiàn)代化信息技術，涉及的知識面廣、內容深入，部分知識有一定的難度，對于學生理解和掌握現(xiàn)代信息技術具有很高的理論和應用價值。學習和掌握本書五個模塊的知識后，有利于學習和掌握其技術門類，還有利于了解和學習相關的現(xiàn)代信息技術，快速上手、解決實際問題、掌握相關應用或開發(fā)。本書可作為高等職業(yè)院校計算機相關專業(yè)的教學用書，也可作為關心和學習現(xiàn)代信息技術人士的專業(yè)書籍，還可作為培訓機構相關專業(yè)的培訓教材。

·19.8萬字

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大數(shù)據(jù)用戶行為畫像分析實操指南

本書以幫助讀者認識什么是用戶行為畫像，如何利用大數(shù)據(jù)采集、加工、分析用戶行為從而應用到不同行業(yè)為主要目的。主要內容包括：用戶行為數(shù)據(jù)的定義、內涵和外延、分類和應用場景；如何利用不同的采集工具收集和用戶行為分析相關的行為大數(shù)據(jù)；用戶行為分析常用的指標與模型；如何建立用戶畫像標簽體系；用戶畫像如何支持大數(shù)據(jù)時代的個性化推薦和精準營銷等應用；大數(shù)據(jù)用戶分析在各行業(yè)的應用案例詳解。本書的形式將以圖文并茂的方式，深入淺出地解析大數(shù)據(jù)用戶分析的目標、相關技術、分析方法論、應用場景和價值。每個章節(jié)圍繞一個主題展開，通過技術介紹、功能描述、應用場景和案例詳解等方式幫助受眾了解什么是大數(shù)據(jù)用戶行為分析，具體需要掌握哪些技術和技能，如何設計和展開一次成功的用戶分析任務等。本書的讀者對象包括以大數(shù)據(jù)用戶行為分析為課程導向的學生；對大數(shù)據(jù)及行為分析感興趣的各行業(yè)從業(yè)人員，特別是從業(yè)于金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的運營分析師、數(shù)據(jù)分析師；以及對大數(shù)據(jù)技術感興趣的一般受眾。

·10.9萬字

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openGauss數(shù)據(jù)庫核心技術

本書系統(tǒng)論述了openGauss數(shù)據(jù)庫理論、技術及應用。本書共11章，首先介紹數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷史，包括傳統(tǒng)的網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫、層次數(shù)據(jù)庫、關系數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、NewSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、多模數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫等。其次介紹結構化查詢語言（SQL）、SQL語法、存儲過程、觸發(fā)器、游標、數(shù)據(jù)庫設計規(guī)范和E-R模型等數(shù)據(jù)庫基礎知識。再次介紹數(shù)據(jù)庫未來發(fā)展趨勢，包括新硬件、不同部署形態(tài)、新應用對數(shù)據(jù)庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術，包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優(yōu)化技術、SQL引擎、執(zhí)行器技術、數(shù)據(jù)庫存儲技術、數(shù)據(jù)庫事務機制、數(shù)據(jù)庫安全、數(shù)據(jù)庫自治技術等。為方便讀者掌握數(shù)據(jù)庫教學內容，本書每章都提供了小結和習題（含答案）。通過閱讀本書，讀者可以深入了解數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史與未來趨勢、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構、鯤鵬和昇騰優(yōu)化技術、數(shù)據(jù)庫事務處理技術、數(shù)據(jù)庫執(zhí)行器技術、數(shù)據(jù)庫安全技術，從而既可以在將來開發(fā)數(shù)據(jù)庫的核心代碼，也可以更好地利用數(shù)據(jù)庫開發(fā)應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數(shù)據(jù)庫的參考書，也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數(shù)據(jù)庫理論教學或科學研究的教師、系統(tǒng)實現(xiàn)的研究人員的參考書，還可供企業(yè)工程師進行數(shù)據(jù)庫二次開發(fā)和應用開發(fā)的參考。

·14.2萬字

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可視化分析與SAS實現(xiàn)

本書比較全面地介紹了可視化分析的基本概念、技術組成和產(chǎn)品的架構。通過本書的學習，讀者除了可以了解可視化的知識以外，還可以學習可視化分析的基本方法。本書特別適合于那些希望通過簡潔、快速的方法就能夠進行數(shù)據(jù)管理，進行數(shù)據(jù)探索；無須寫代碼就能進行數(shù)學建模；設計各種實用報表方便決策的數(shù)據(jù)分析人員和相應的管理人員。對于進入數(shù)據(jù)分析的初級人員，本書也是一本不錯的指南。

·11萬字

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從0到1：數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的普及，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度加快，數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大，企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的需求也隨之增加。數(shù)據(jù)分析師需要做好日常的數(shù)據(jù)收集與積累的工作，通過數(shù)據(jù)分析制訂適合企業(yè)的發(fā)展計劃，幫助企業(yè)在激烈的市場競爭中贏得主動權，實現(xiàn)跨越發(fā)展。目前世界領先的企業(yè)中，大多已經(jīng)建立了數(shù)據(jù)分析部門，知名互聯(lián)網(wǎng)公司如IBM、谷歌等企業(yè)尤其注重發(fā)展投資數(shù)據(jù)分析部門，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團隊。數(shù)據(jù)分析師的分析結論與建議已經(jīng)成為企業(yè)決策的重要參考。本書從數(shù)據(jù)分析師培養(yǎng)的角度，結合大量的圖表、案例，提煉出新手數(shù)據(jù)分析師最急需了解的內容，幫助讀者從宏觀角度全面了解數(shù)據(jù)分析師的工作流程。對于想要入行的新手來說，這是一本非常實用的工具書。

·9.9萬字

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Architects of Intelligence

FinancialTimesBestBooksoftheYear2018TechRepublicTopBooksEveryTechieShouldReadBookDescriptionHowwillAIevolveandwhatmajorinnovationsareonthehorizon?Whatwillitsimpactbeonthejobmarket,economy,andsociety?Whatisthepathtowardhuman-levelmachineintelligence?Whatshouldwebeconcernedaboutasartificialintelligenceadvances?ArchitectsofIntelligencecontainsaseriesofin-depth,one-to-oneinterviewswhereNewYorkTimesbestsellingauthor,MartinFord,uncoversthetruthbehindthesequestionsfromsomeofthebrightestmindsintheArtificialIntelligencecommunity.Martinhaswide-rangingconversationswithtwenty-threeoftheworld'sforemostresearchersandentrepreneursworkinginAIandrobotics:DemisHassabis(DeepMind),RayKurzweil(Google),GeoffreyHinton(Univ.ofTorontoandGoogle),RodneyBrooks(RethinkRobotics),YannLeCun(Facebook),Fei-FeiLi(StanfordandGoogle),YoshuaBengio(Univ.ofMontreal),AndrewNg(AIFund),DaphneKoller(Stanford),StuartRussell(UCBerkeley),NickBostrom(Univ.ofOxford),BarbaraGrosz(Harvard),DavidFerrucci(ElementalCognition),JamesManyika(McKinsey),JudeaPearl(UCLA),JoshTenenbaum(MIT),RanaelKaliouby(Affectiva),DanielaRus(MIT),JeffDean(Google),CynthiaBreazeal(MIT),OrenEtzioni(AllenInstituteforAI),GaryMarcus(NYU),andBryanJohnson(Kernel).MartinFordisaprominentfuturist,andauthorofFinancialTimesBusinessBookoftheYear,RiseoftheRobots.HespeaksatconferencesandcompaniesaroundtheworldonwhatAIandautomationmightmeanforthefuture.MeetthemindsbehindtheAIsuperpowersastheydiscussthescience,businessandethicsofmodernartificialintelligence.ReadJamesManyika’sthoughtsonAIanalytics,GeoffreyHinton’sbreakthroughsinAIprogramminganddevelopment,andRanaelKaliouby’sinsightsintoAImarketing.ThisAIbookcollectstheopinionsoftheluminariesoftheAIbusiness,suchasStuartRussell(coauthoroftheleadingAItextbook),RodneyBrooks(aleaderinAIrobotics),DemisHassabis(chessprodigyandmindbehindAlphaGo),andYoshuaBengio(leaderindeeplearning)tocompleteyourAIeducationandgiveyouanAIadvantagein2019andthefuture.

·19.7萬字

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大數(shù)據(jù)技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的相關知識，分為大數(shù)據(jù)基礎篇、大數(shù)據(jù)存儲與管理篇、大數(shù)據(jù)處理與分析篇、大數(shù)據(jù)應用篇。全書共17章，內容包含大數(shù)據(jù)的基本概念、大數(shù)據(jù)處理架構Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、NoSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、MapReduce、數(shù)據(jù)倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數(shù)據(jù)可視化以及大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、生物醫(yī)學領域和其他行業(yè)的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節(jié)安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數(shù)據(jù)關鍵技術。

·24.4萬字

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計算機應用基礎項目化教程（微課版）

全書以Windows7和Office2010為平臺，內容劃分為走進計算機的世界、Windows7輕松玩轉、速排工作文檔、速算辦公報表之Excel2010、速制演示文稿之PowerPoint2010、Office高級應用6個學習情境。本書對重點知識點和技能點都添加了微課，方便讀者掃描二維碼觀看，輕松掌握相關知識。

·18.3萬字

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企業(yè)大數(shù)據(jù)處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐

本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的前期準備工作，包括如何構建企業(yè)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的軟件環(huán)境和集群環(huán)境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優(yōu)化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數(shù)據(jù)攝入過程，以及在查詢過程中如何實現(xiàn)Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統(tǒng)Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，以及使用Java語言實現(xiàn)客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數(shù)據(jù)分析平臺和基于JMX指標的監(jiān)控系統(tǒng)。

·8萬字

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智能與數(shù)據(jù)重構世界

當前我們已經(jīng)進入了智能與數(shù)據(jù)時代，因此，無論從事什么職業(yè)，我們都應該對智能與數(shù)據(jù)方面的知識及應用有所了解。基于此，本書不僅對人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等相關的智能科技進行了全面的介紹，還對智能科技非常重要的一些應用場景進行了分析探討，并給出了大量的實際案例，具有很強的科普性、實用性和啟發(fā)性。本書適合企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者、學生及各類從業(yè)人員閱讀，希望讀者通過對智能科技的了解和對應用場景的認識，能夠走進和重構未來智能新世界！

·17.9萬字

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高效自動化測試平臺：設計與開發(fā)實戰(zhàn)

高效測試平臺的建設對軟件自動化測試的效率有重大的意義。本書總結了高效測試平臺的基本設計方法，包括面向對象設計思想、模塊化設計、可擴展的彈性設計、測試設備的驅動設計、與CI/CD的結合，以及平臺的部署。介紹了如何進行測試工具的選型、測試引擎的靈活配置，如何開發(fā)高復用性的測試用例，如何進行測試用例的生命周期管理等。此外，與平臺相結合，深入探討了數(shù)據(jù)驅動測試、事件驅動測試等測試腳本的設計模式、代碼自動生成的實現(xiàn)、第三方工具的封裝。更難得的是，結合真實的大型電商案例，介紹了微服務、中臺等前沿技術與自動化測試結合的方法與實踐經(jīng)驗。本書基于Python，是搭建高效自動化測試平臺的指南，適合所有測試開發(fā)、測試平臺優(yōu)化等相關人員入門及進階學習。

·17.9萬字

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SQL Server 2012 數(shù)據(jù)庫教程（第3版）

本書介紹SQLServer2012數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，包含數(shù)據(jù)庫基礎、實驗和綜合應用。數(shù)據(jù)庫基礎包括數(shù)據(jù)庫的基本概念和SQLServer2012兩部分內容；實驗分為SQLServer2012主要內容的實踐和訓練；綜合應用部分介紹PHP、ASP.NET(C#)和VB6.0平臺開發(fā)應用系統(tǒng)操作SQLServer2012，分別為B/S和C/S方面的典型應用。

·17.2萬字

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大數(shù)據(jù)采集與處理

本書是一本專門論述大數(shù)據(jù)采集與處理相關技術及應用的著作，也是一線研發(fā)工程師的實戰(zhàn)經(jīng)驗結晶。本書依次介紹了大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲與計算、大數(shù)據(jù)安全等相關內容，并結合大數(shù)據(jù)應用各行業(yè)背景，介紹了電商、煤炭、教育、醫(yī)療、電信、交通等行業(yè)的大數(shù)據(jù)采集與處理。最后，本書以某電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析為背景，介紹一個完整的數(shù)據(jù)采集、清洗、處理的離線數(shù)據(jù)分析案例，以期給讀者展示一個系統(tǒng)的實踐操作過程。與本書所述技術相關的論著較少，所著內容新穎、系統(tǒng)全面、實踐指導性強。

·24.8萬字

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Python數(shù)據(jù)分析：基于Plotly的動態(tài)可視化繪圖

隨著信息技術的發(fā)展和硬件設備成本的降低，當今的互聯(lián)網(wǎng)存在海量的數(shù)據(jù)，想要快速從這些數(shù)據(jù)中獲取更多有效的信息，數(shù)據(jù)可視化是重要的一環(huán)。對Python語言來說，比較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態(tài)性、不易分享等缺點，限制了Python在數(shù)據(jù)可視化中的發(fā)展。為了解決這個問題，新型的動態(tài)可視化開源模塊Plotly應運而生。由于Plotly具有動態(tài)、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經(jīng)問世就受到開發(fā)人員的喜愛。

·8.7萬字

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數(shù)據(jù)庫

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數(shù)據(jù)英雄：影響中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中流砥柱