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大數據治理與安全：從理論到開源實踐

本書主要從理論和實踐兩個部分對大數據治理與安全技術展開詳盡描述。其中理論篇主要從大數據治理的概念、作用、重要性，以及大數據治理的原則、范圍及評估內容做出了詳細介紹；之后從大數據安全、隱私和審計三個方面，探討了大數據安全所面臨的挑戰，以及解決這些問題的技術與方案、作用與意義。開源實踐篇分別從Apache的四個開源組件Falcon、Atlas、Ranger和Sentry以及Kerberos軟件框架與工具介紹其在大數據治理與安全方面的功能與實踐應用方案。

·20.5萬字

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數據庫技術與應用：Access 2010

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

·20.4萬字

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白話大數據與機器學習

從行為脈絡來看，本書基本上是從數據統計、數據指標理解、數據模型、聚類/分類與機器學習、數據應用、大數據框架補充知識，以及擴展討論這樣的角度來層層深入完成的。這種方式會給讀者比較好的帶入感，讓大家——尤其是不擅長數學的讀者降低對大數據與機器學習算法的恐懼感。如果讀者朋友對排列組合、統計分布這些基礎知識比較了解，完全可以考慮跳過這些部分直接去讀后面更感興趣的內容。為了調節閱讀氣氛，我們還嘗試加入了一些漫畫插圖。為了讓讀者朋友能夠更快地進行實踐，我們幾乎在每一個算法講解后都配有Python或者SQL語言的實現部分。相信這些能夠幫助大家更快、更輕松地閱讀本書。

·20.4萬字

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AI時代的數據價值創造：從數據底座到大模型應用落地

本書旨在幫助數據行業的從業者在AI時代提升數據管理和數據技術認知水平，內容覆蓋數據價值創造的理論、技術和實踐。本書共8章。第1章回顧企業數據的發展歷史，并講解現代企業數據組織。第2章從多維度解析數據價值的創造路徑，包括從構建數字化決策、加速業務創新和推動AI變革等視角介紹數據價值創造的方法和成果。第3章系統講解數據管理的方法與技術，包括數據資產管理、數據資產運營、數據平臺架構的規劃及實踐案例。第4章講解數據要素價值化的路徑探索，包括數據要素在多行業的應用、基礎體系、可信數據流通技術及數據資產入表。第5章講解數據底座的技術與實踐，包括數據底座的架構要求、分布式存儲技術、分布式計算技術等，以及多種架構介紹。第6章講解數據與AI的融合，包括推薦系統、基于LLM的數據治理分析、數據標注等。第7章介紹企業AI應用的方法論與知識融合。第8章是數據領域技術趨勢與思考，包括數據技術的自主可控、開源技術的發展與挑戰、數據中臺的發展歷程與思考、數據編織技術的原理與展望。

·20.2萬字

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成功之路：ORACLE 11g學習筆記

本書專為開發人員編寫，先引導開發新手熟悉Oracle環境，然后進入數據庫開發，并要掌握項目開發中的一些技巧。開發技巧展示是本書的一大特色（這一點很值得資深的開發人員借鑒）！本書共24章，主要介紹了Oracle安裝、干凈卸載Oracle、數據庫啟動關閉、Oracle網絡配置等相關內容。在介紹Oracle系統管理的知識以后，將介紹與開發相關的內容（如PL/SQL基礎知識、存儲過程、函數、包等），并介紹數據庫性能調整，本書重點介紹SQL語句調優。SQL語句調優是本書的另一大特色！

·20.1萬字

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大數據架構商業之路：從業務需求到技術方案

為了達到深入淺出、通俗易懂的效果，本書的第一大部分概述了大數據的主要技術，包括大數據的獲取、存儲、處理，還有架構設計的基本理念，以及常用的消息和緩存機制。這一部分你會發現關于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的簡介。對于數據處理的高級技術，本書著墨不少，但不乏對于信息檢索和數據挖掘課題的探討。例如站內搜索引擎、推薦系統、廣告系統、聚類、分類和線性回歸等。由于商業需求尤其看重實際產出，因此第一部分的最后還會分析常見的效果和性能評估。相信這部分對于構建讀者的大數據知識體系會很有幫助。在每一章的最后，我們還會給出重要的參考圖書，以便于讀者繼續深入學習。

·20萬字

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