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本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、点击流跟踪服务。第二部分为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自

本书全面介绍与大数据和人工智能相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系，以及Python编程基础、数据处理分析和可视化、机器学习算法和深度学习模型的原理与应用。全书共分4部分：第1部分（第1章）为大数据基础，主要介绍与大数据应用相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系；第2部分（第2章）为Python编程基础，

我们正处在“读图时代”，一张经过数据可视化方式处理的信息图可以包含很多内容，是传递信息和知识的绝佳工具。这本《数据之美（全4册）》将大量客观而理性的数据以直观而艺术的方式展现在读者面前，你会在书中看到“冰冷”的数据和统计结果因分析和设计而变得“有了温度”，信息和知识因此变得生动有趣，更便于我们记忆和学习，这正是信息图谱

本书采用循序渐进的讲解方式，介绍了如何从零开始构建一个企业级监控平台的相关理论技术和实践方法。首先从监控系统总体设计原理出发，逐步介绍企业级监控系统的常用架构、各个组件模块作用、运行模式、监控体系的建设路线、监控信息的合并算法、监控颗粒度设置经验以及如何保障监控系统自身可靠性等内容；随后自底向上依次对硬件设备、操作系统

本书可作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为数据分析行业从业人员的参考用书。

本书为国家职业教育大数据技术专业教学资源库配套教材，也是高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材。 本书对大数据的发展历史、背景以及Hadoop的基础知识进行了简要的描述。从一个真实的大数据离线分析项目开始，引导读者完成大数据离线分析平台的搭建工作，使得读者对大数据离线分析环境有一个直观的认识。另外，还以工作任务的形式

本书是国家职业教育大数据技术专业教学资源库配套教材。 本书主要介绍Spark分布式计算框架的应用，重点是流式模块SparkStreaming在实际项目中的应用，并通过一个实战项目来辅助读者学习实时数据处理场景。全书共分为6章，主要内容包括绪论、Scala语言应用、SparkStreaming、SparkSQL、数据整合

本书结合典型的数据挖掘案例，详细介绍了若干种重要的数据挖掘算法的实现原理和应用方法。其中，第1、2章介绍了回归、分类、聚类的概念及其实现的主要方法，如线性回归、逻辑回归、K近邻和K均值；第3~5章介绍了数据挖掘的主要策略，如决策树、提升算法和支持向量机；在前述知识的基础上，第6~8章介绍了实现人工智能算法的三种基础网络

本书将以python软件为工具，以统计理论与方法为重点，结合实际应用案例，深入浅出地介绍了数据挖掘基础算法的背景、原理及实现。全书共9章，第1章为绪论，内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘与统计学的关系、数据挖掘的实现流程、数据挖掘的方法、数据挖掘的典型应用、数据挖掘的工具及软件；第2-7章介绍数据挖掘中的经典多元统计