
数据浪潮
更新时间:2022-10-26 17:07:33 最新章节:G. 参考资料
书籍简介
近年来,基础软件的发展越来越受到重视,越来越多的计算机从业者对数据管理系统和大数据的知识产生了强烈的需求。本书既介绍了数据管理系统的技术发展史,又介绍了数据管理系统的关键技术内涵,同时还介绍了一系列主流的商业化产品及其架构,并对前沿技术进行了讨论分析,给出作者自己的见解和洞察。本书内容主要包括数据库与大数据的诞生、发展和商业应用,数据库与大数据之间的关系,国产数据库的国际化,数据管理系统的共同之处,数据管理系统的算法理论、前沿技术等。本书适合数据管理系统或大数据方向的技术人员和科研人员阅读,也适合互联网科技公司的技术人员及管理人员,以及对特定领域的商业和历史感兴趣的读者阅读。
品牌:人邮图书
上架时间:2022-09-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
吴垚编著
最新上架
- 会员《MySQL从入门到精通(第3版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例,详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章,包括数据库基础,初识MySQL,使用MySQL图形化管理工具,数据库操作,存储引擎及数据类型,数据表操作,MySQL基础,表数据的增、删、改操作,数据查询,常用函数,索引,视图,数据完整性约束,存储过程与存储函数,触发器,事务,事件,备份与恢计算机14万字
- 会员本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字
- 会员《数据分析实践:专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发,讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能,其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势,也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例,还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书,并基于本书进一步拓展所需要的知识能,可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。计算机19.6万字
- 会员《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。计算机16.8万字
- 会员数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合,详细阐述各个技术主题的计算机21.6万字
- 会员这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字
- 会员本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求,在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础,内容包含:数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验,所编排的各个实验与第一篇中的各章(除第10、11章外)内容相对应,计算机12万字
- 会员本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字
- 会员本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例计算机10.4万字