mg不朽情缘五滴血2700倍

《捍衛隱私》將為你揭示關于數據時代的真相，那就是：每個人的隱私都處在被泄漏的危險邊緣。《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。維克托·爾耶·舍恩伯格在本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。維克托最具洞見之處在于，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

·105萬字

會員

云計算和大數據服務：技術架構、運營管理與智能實踐

《云計算和大數據服務——技術架構、運營管理與智能實踐》采用理論與實踐相結合的形式，系統闡述云計算和大數據服務的具體實現。云計算和大數據服務戰略的落地，包括技術構建和運營管理、新興的人工智能技術的應用，以及組織能力的建設。針對這一目標，全書分為七部分：云計算技術、大數據及數據智能、服務的技術運營、智能運營、安全技術與管理、服務質量管理和組織能力。《云計算和大數據服務——技術架構、運營管理與智能實踐》的目的是幫助讀者對這些云計算和大數據的重要專題從基本概念、發展思路到解決方案有一個系統認識。本書具有非常強的可讀性和實踐指導意義，可作為云計算和大數據企業的高層管理人員和技術架構師的參考讀物，也可以作為高校相關專業師生的教學參考用書。

·53.3萬字

會員

SQL Server 2012實施與管理實戰指南

本書主要面向對MicrosoftSQLServer有一定基礎的數據庫系統管理人員和開發人員，針對他們在日常工作中可能遇到的種種困擾提出解決方案。本書討論的主題是面向實踐，解決用戶開發和使用SQLServer過程中常見的經典問題。在每個章節里，都會基于這個主題從經常遇到的問題入手，描述其表現形式，介紹其背后的運行機理與基本理論知識，介紹搜集和分析問題日志的方法，以及解決實際問題的可選手段。本書所包含的案例分析都來源于真實案例。

·46.5萬字

會員

ORACLE 11g權威指南

本書從數據庫的基礎知識入手，全面系統地介紹了Oracle數據庫11g的所有特性，并配以翔實的示例，嚴謹的論述，深入探討了這些特性的細節內容，同時具有很強的可操作性和實用性。全書內容共37章，分為7大部分：第一部分為Oracle數據庫11g基礎；第二部分為Oracle數據庫11g管理；第三部分為Oracle數據庫11g的備份與恢復；第四部分為Oracle數據庫11g集群技術與高可用性；第五部分為商業智能與數據倉庫；第六部分為非結構化數據庫：包括空間數據庫和XML數據庫；第七部分為Oracle數據庫11g其他新特性，對Oracle11g應用增強、高級數據庫管理和數據庫升級等新特性進行了詳細講解。本書是Oracle數據庫11g所有特性的集大成介紹，可供Oracle數據庫管理員、Oracle數據庫應用開發人員、Oracle數據倉庫工程師使用及作為Oracle技術支持和培訓結構、高等院校數據庫課程的參考教材。

·46.2萬字

會員

數據挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典

本書從數據挖掘基礎、數據挖掘經典算法、數據挖掘業務建模與模型評價、SPSSClementine數據挖掘實務這4方面對數據挖掘技術進行了全面介紹。本書共24章，分為4部分。第1部分介紹數據挖掘的基本概念及數據挖掘應用的基本原理。第2部分介紹了回歸分析、貝葉斯網絡、聚類分析、決策樹算法、關聯規則、粗糙集、神經網絡模型、遺傳算法等。第3部分是數據挖掘建模和模型模型評價的基礎知識。第4部分包括SPSSClementine數據挖掘項目的實現和具體實施，以及3個典型案例。

·45.2萬字

會員

分布式數據庫系統：大數據時代新型數據庫技術（第3版）

本書主要介紹分布式數據庫系統和大數據庫系統的基本理論與實現技術。全書共13章，第1～10章重點介紹經典的分布式數據庫系統的基本理論和關鍵技術、當前流行的商品化數據庫系統的分布式數據管理機制，以及大數據庫管理的關鍵技術和流行的大數據庫系統。第11～13章介紹當下流行的區塊鏈分布式數據管理技術、AI賦能的數據管理技術以及分布式數據庫的發展前瞻。本書理論與實踐相結合，可作為計算機及相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供數據庫相關技術人員參考使用。

·43.6萬字

會員

創新求索錄：第二集（精裝版）

本書匯集了李國杰院士2008—2017年在《人民日報》《中國科學院院刊》等報刊上發表的文章和重要會議上的報告，反映了作者參與中國工程院、中國科學院和中共中央網絡安全和信息化領導小組辦公室戰略咨詢課題的成果。內容包括建設科技強國的路徑選擇，數字經濟的本質特征，云計算、大數據和人工智能等新一代信息技術的發展趨勢，發展自主可控基礎軟硬件的策略，以及關于人才引進與培養的評議等。既有宏觀的戰略視野和較詳細的數據支撐，又有自主創新的經驗總結，頗接地氣。不僅適合大學生、研究生和科技人員閱讀，還適合當做干部培訓的參考書。

·42.9萬字

會員

數據可視化（第2版）

全書共有15章，分為4篇。基礎篇，闡述數據可視化的基礎理論和概念，從人的感知和認知出發，介紹數據模型和可視化基礎；時空數據篇，介紹帶有空間坐標或時間信息的數據的可視化方法，此類數據通過設備在真實物理空間中采集得到或由科學計算模擬產生；非時空數據篇，描述非結構化和非幾何的抽象數據的可視化，這些數據既存在于真實物理空間，又是社會空間和網絡信息空間的基本表達形式；用戶篇，介紹面向各類數據的可視化在實際應用中共同需要的方法、技術和工具，例如交互和可視化評測方法，以及在具體領域的可視化和應用系統。本書從研究者的角度，介紹數據可視化的定義、方法、效用和工具，既可作為初學者的領路手冊，也可用于可視化研究和可視化工具使用的參考指南。

·40萬字

會員

SQL Server 2008寶典（第2版）

本書全面介紹了SQLServer2008各方面的知識，全書由6部分組成：第1部分為數據庫的基礎篇，介紹了數據庫的類型、概念、對象、SQL語言等；第2部分為SQLServer2008的準備篇，介紹了SQLServer2008的功能、特性、各版本的比較、安裝方法、SQLServer2008的服務、客戶端的工具等；第3部分為SQLServer2008的基本操作篇，介紹如何管理與配置SQLServer2008服務器，如何創建數據庫和數據表，以及如何對數據庫里的數據進行操作；第4部分為數據庫管理篇，介紹如何使用T-SQL程序對數據進行復雜的運算，以及如何使用視圖、存儲過程、觸發器、索引、用戶定義數據類型、用戶定義函數、全文索引、游標、事務和鎖、統計信息和同義詞等方面的知識；第5部分為SQLServer高級技術，介紹如何進行數據庫備份與恢復，如何規劃數據庫，如何保證數據庫的安全、復制與發布、自動化管理，如何使用性能工具優化數據庫、數據的導入導出、SQLServer郵件的使用、AnalysisServices、ReportingServices、SQLServer與XML的應用，以及如何使用客戶端和應用程序訪問SQLServer；第6部分為SQLServer2008改進篇，介紹了SQLServer2008相對于之前版本進行了哪些方面的重大改進和優化，進一步幫助讀者了解SQLServer2008更多的獨有特性。

·39.4萬字

會員

Spark大數據商業實戰三部曲：內核解密、商業案例、性能調優（第2版）

本書基于Spark2.4.X版本，以Spark商業案例實戰和Spark在生產環境下幾乎所有類型的性能調優為核心，以Spark內核解密為基石，對企業生產環境下的Spark商業案例與性能調優抽絲剝繭地進行剖析。全書共分4篇，內核解密篇基于Spark源碼，從一個實戰案例入手，循序漸進地全面解析Spark2.4.X版本的新特性及Spark內核源碼；商業案例篇選取Spark開發中最具代表性的經典學習案例，在案例中綜合介紹Spark的大數據技術；性能調優篇覆蓋Spark在生產環境下的所有調優技術；Spark+AI解密篇講解深度學習實踐、Spark+PyTorch案例實戰、Spark+TensorFlow實戰以及Spark上的深度學習內核解密。

·38.1萬字

會員

大數據：規劃、實施、運維

本書將為你答疑解惑。本書將展現作者在國內外大數據最線的實戰經驗，面向不同行業的共性訴求來指導讀者大數據該怎么做，并闡明大數據發展的誤區。本書對大數據，從經濟價值、商業模式、框架搭建、數據挖掘、網絡布置、安全防護、人員能力和后續運維管理多個維度，以及基礎設施、中間件、重點應用等多個層面進行系統闡述。

·37.8萬字

會員

企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用

本書第1～4章講解企業大數據的戰略規劃，主要從宏觀的角度介紹大數據的定位、組織保障、解決方案選擇和自主實施思路，目的是從全局角度引導建立大數據工作的整體思維。第5～10章講解企業大數據的落地實施，主要從執行層面介紹了大數據落地的相關技術、架構、開發、大數據工作流、應用和價值評估，直接以落地視角解讀大數據工作中每個環節涉及的流程、知識和方法，這也是本書的核心章節。第11～13章講解大數據的價值、變革和挑戰，主要涉及大數據的社會價值、當前問題和挑戰以及大數據的未來趨勢，這是對現有大數據工作的延展以及未來趨勢的探索。

·34.9萬字

會員

Python數據分析與數據化運營

這是一部從實戰角度講解如何利用Python進行數據分析、挖掘和數據化運營的著作，不僅對數據分析的關鍵技術和技巧進行了總結，更重要的是對會員、商品、流量、內容4個主題的數據化運營進行了系統講解。

·34.8萬字

會員

云數據中心網絡與SDN：技術架構與實現

本書涉及云數據中心網絡很多塊的內容，主要包括傳統技術、商用SDN方案、開源SDN方案以及相關的學術論文，覆蓋了目前絕大部分的主流技術以及一些其他較為新穎的技術，是目前市面上少數能夠切入SDN某一個具體行業應用場景，并對相關技術和產品進行系統性介紹的書籍之一。

·33.6萬字

會員

數據產品開發與經營：從數據資源到數據資本

本書全面介紹數據產品開發與經營，全書共13章，分為數據產品基礎、數據產品開發、數據產品實踐、數據產品經營四篇。第一篇深入分析國家和地方層面的數據資產政策，提出數據資產運營框架，并介紹數據資源的治理和數據產品。第二篇詳細闡述數據產品開發三大策略、數據產品設計五步法、數據產品開發方法以及數據產品運營方法。第三篇全面介紹數據產品開發的實踐案例，特別從數據要素型企業、數商型企業兩個角度說明數據產品開發的實踐，以便讀者更加直觀地理解數據產品的開發方法。第四篇系統闡述數據產品交易、數據資產運營、數據資本創新的前沿思考。

·33.6萬字

會員

實現領域驅動設計

本書分別從戰略和戰術層面詳盡地討論了如何實現DDD，其中包含了大量的最佳實踐、設計準則和對一些問題的折中性討論。全書共分為14章，在DDD戰略部分，本書向我們講解了領域、限界上下文、上下文映射圖和架構等內容，戰術部分包括實體、值對象、領域服務、領域事件、聚合和資源庫等內容。一個虛構的案例研究貫穿全書，這對于實例講解DDD實現來說非常有用。

·32萬字

會員

數據可視化分析：分析原理和Tableau、SQL實踐（第2版）

本書以敏捷分析工具Tableau為基礎，部分章節輔以SQL講解，系統介紹了數據可視化分析的體系和方法，內容涵蓋問題分析方法、數據合并和建模、可視化圖形的選擇和構建、多種交互方式及其組合、儀表板設計與高級交互、基本計算和高級計算等。本書以TableauDesktop的應用為中心，借工具講解原理，以原理深化工具應用，并由點及面地介紹了業務分析的思考和原理，特別是提出了實踐性的“業務—數據—分析”層次框架，并以三類“詳細級別”的概念貫通數據模型、高級篩選和高級計算三大主題。本書重點介紹工具應用背后的思考方式和原理，幫助讀者建立“詳細級別”的思考框架，舉一反三，從而實現多維、結構化分析。

·32萬字

會員

數據庫云平臺理論與實踐

數據庫云平臺是當今乃至今后一段時期信息化領域普遍關注的一個熱點領域。云技術的本質是分布式計算，而數據庫云平臺揭示的正是分布式計算在數據處理領域的本質問題。本書介紹了數據庫的起源與發展，分析了關系型數據庫與NoSQL數據庫的適應場景，介紹了國產自主可控數據庫云平臺發展現狀；針對云計算環境大數據時代對結構化和非結構化數據的管理需要，介紹了關系型數據庫中的事務、數據恢復、SQL、分布式數據庫和NoSQL數據庫的一致性與事務等理論；針對越來越多的大數據業務，介紹了數據庫應用系統的設計、優化和集成技術。結合發展趨勢，重點介紹了當前流行的關系數據庫和NoSQL數據庫的編程技術；針對信息化建設演進式發展，介紹了數據庫重構技術。本書作為計算機、網絡工程、信息管理院校研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數據分析師、系統架構師的數據庫、云技術培訓教材，以及各企事業組織實施信息化建設、流程再造、大數據的生態系統構建和信息化基礎知識訓練的參考書。

·31.9萬字

會員

信息檢索導論

本書介紹了信息檢索的基本知識和最新知識，著重講述了中外文各門學科最常用、最重要的檢索工具、檢索數據庫和搜索引擎。全書共分為8章，包括信息檢索概述、信息檢索理論與方法、信息檢索工具與數據庫、手工檢索、光盤檢索、聯機檢索、網絡檢索、信息檢索效果評價等內容。每章后都附有一定數量的習題，全書后附有可供繼續閱讀的參考書目和實用性很強的各學科及檢索學位論文、專利、標準、會議錄、研究報告的常用檢索工具、數據庫和網址一覽表，旨在培養學生的信息意識和信息查找能力。本書與同類教材相比具有全面性、新穎性、實用性和簡明性等特色，既可以作為高等院校信息管理與信息系統專業、圖書館學、檔案學、文獻學以及相關信息專業本科生的教材，也可以作為信息管理部門、圖書情報界、出版編輯界專業人士以及文理工各科師生、各行各界專業人員的參考書。

·31.8萬字

會員

數據挖掘與機器學習-WEKA應用技術與實踐（第二版）

本書借助代表當今數據挖掘和機器學習最高水平的著名開源軟件Weka，通過大量的實踐操作，使讀者了解并掌握數據挖掘和機器學習的相關技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分9章，主要內容包括Weka介紹、探索者界面、知識流界面、實驗者界面、命令行界面、Weka高級應用、WekaAPI、學習方案源代碼分析和機器學習實戰。本書系統講解Weka3.7.13的操作、理論和應用，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到理論與實踐的統一。本書適合數據挖掘和機器學習相關人員作為技術參考書使用，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考用書。

·31.3萬字

跳轉至頁

官术网_书友最值得收藏!

數據庫

分類

狀態

屬性

字數

更新時間

大數據時代系列（套裝9冊）