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2023富比士（Forbes）年度十大科技圖書MIT麻省理工學院史隆資訊系統研究中心（MIT CISR）多年研究精華結合從跨國公司到一般企業的各產業實務案例一本寫給非資料科學背景人士的數據變現指南教你和你的組織如何建立資料變現的基礎完整利用資料資產，幫助你實現效率與獲利最大化 在資訊時代下，如今不論是跨國大企業、一般中小企，乃至公部門和非營利組織，都愈來愈倚重數位科技，並逐漸將業務電子化，因而積累大量的資料數據。這些資料擁有極大的潛力，能夠為組織創造無比豐厚的價值和收益。 本書的作者群來自MIT CISR的資深研究團隊，長年致力於研究組織如何從資料中創造價值。本書是其三十年的研究結晶，將以清晰易懂且引人入勝的方式，讓從基層、管理者到董事會的所有組織成員，都能理解將資料轉化為價值和利潤的內涵及實行方式。⦿什麼是資料變現（data monetization）？ 所謂的「數據變現」，指的就是將你的組織所掌握的各種資料資產中產出財務收益。許多組織對這個概念或許並不陌生，但大多數組織對資料變現的想像過於狹隘，僅會聯想到出售數據資料庫，然而其實資料變現擁有比單純出售數據資料庫更深遠和龐大的價值，能對企業的績效增長、競爭力提升、核心價值實現等方面有重大的貢獻。 本書將圍繞著三大重點來探討資料的優勢，為你的組織建立完善的資料變現策略和流程。 ．建立資料資產 ．創造出新穎、由資料導向的工作方式和客戶體驗 ．學習資料的相關知識，並與同僚交流、共同進步⦿三種資料變現的主要策略 本書提出了「改善－包裝－銷售」的資料變現框架，明確地闡述了這三種關鍵的變現策略所能創造的價值、其實現價值的流程、適用對象和誰該來負責，以及潛在的風險等。 ．改善（improving）：當組織運用資料改善工作的經濟效益、除去或重新安排因此產生的寬裕資源時，就能產出金錢。 ．包裝（wrapping）：當組織利用資料導向的新功能或體驗來提升產品的價值主張時，進而提高價格或銷售更多產品來產生收益。 ．銷售（selling）：當組織將資料商品化，變成資訊解決方案的形式時，就能產生新的營收。 同時書中也提供了一眾實例——從微軟、百事等跨國公司，到單一產業企業——深入分析它們是如何因循這個框架提出資料變現提案，為組織帶來嶄新的改變，以及成功創造價值和效益。⦿資料是所有人的事！ 要建立起堅實的

☝ 博碩精選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ ☝ 佳評如潮、回饋熱烈！ ☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 ☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 ☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 ☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙 Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。 ▌圖文並茂，難易適中 ▌ 完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。 ▌功能導向，實作範例 ▌ 內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與絕活技巧。

好評回饋中！ ☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 ☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 ☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 ☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙 ☑讓ChatGPT來增進Power BI資料分析的效率 Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。 本書希望定位成一本以入門者的角度，方便學習者跟著實作範例作為本書主要的呈現風格，特色摘要如下： ▌圖文並茂，難易適中 ▌ 完全以一本入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。 ▌功能導向，實作範例 ▌ 寫作思維是以功能導向的角度，以方便學習者實作的範例導向來解說各項Power BI實用的功能。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與絕活技巧。 此外，本書也針對近期爆紅的ChatGPT聊天機器人，加入了「讓ChatGPT來增進Power BI資料分析的效率」，包括：透過ChatGPT輔助Power BI的資料視覺化任務、使用ChatGPT編寫DAX、Power Query公式及SQL查詢，並整合Power Automate和Power BI等內容。

♛ 第一本 dbt 繁體中文書 ♛ 資料分析師與工程師必讀的技術及職涯實戰指南 本書改編自第 15 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組優選系列文章《被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想》及其團隊夥伴作品。四位作者由不同身份和視角出發，分享如何透過 dbt 實踐 Analytics Engineering（分析工程）。 dbt 是一個以 SQL 為基底的開源資料轉換工具，採用軟體工程原則，如版本控制、測試、模組化，讓資料轉換更可靠且高效。本書將帶你動手建立 dbt 專案，親自體驗其優勢。 Analytics Engineering 則是隨著資料產業演化而發展出的新興領域，介於資料分析和資料工程之間，且和兩者的部分任務重疊。 除技術外，書中也會討論資料文化、如何打造資料團隊，以及資料專業的職涯規劃和發展。無論新手或老手，本書都是能為你提供獨到見解的實用指南。 重點摘要 ✦ dbt 由淺入深 dbt Cloud 及 dbt Core 實作應用 ✦ 動手操作 附範例、語法、操作截圖 ✦ 資料分析必備 資料品質及建模最佳實踐 ✦ 打造資料文化 資料團隊現代化經典案例 目標讀者 任何工作中使用資料的人。包含： ◆ 參與資料專案的成員，不論你在資料部門，或是支援資料專案的軟體部門。你負責資料轉換成資訊的過程，想嘗試新工具，解決原本資料流程遇到的痛點。 ◆ 在工作上經常使用資料的角色，例如：行銷、Sales、PM、財務、營運人員等。你對資料、報表有好奇心、想知道資料轉換成資訊的過程，並且喜歡動手操作。 專業推薦 透過真實案例與深入見解，引導你有效導入 dbt，營造資料驅動環境。無論你是資料處理老手或新手，本書皆提供所需知識與工具，幫助組織進入資料引導決策的未來。 ──── 高嘉良（CL Kao）｜Recce, CEO 這本書涵蓋了打造優秀數據團隊所需的全方位知識，不僅適合技術人員閱讀，也非常適合產品經理、商業分析師等角色參考。 ──── Richard Lee｜TNL Mediagene 技術長 因緣際會被我推坑的 Taipei dbt Meetup 熱血志工群，融合真實經驗，以案例故事呈現 Data 如何貫穿企業，讓你認識 dbt 並一窺 Data Team 的重要定位。 ──── 陳正瑋（艦長）｜DevOps Taiwan Community 志工╱

作者網頁 https://sites.google.com/email.nchu.edu.tw/isms-book章節主題包含：‧資安長與資安推動組織‧核心業務及核心系統‧高階風險評鑑方法改良‧詳細風險評鑑方法改良‧資通系統集中化管理‧強化資安認知訓練‧委外辦理資通業務‧委外資通系統廠商須知‧各單位主管的支持‧全員日常資安對策‧利害關係人與通報管理‧資安融入內部控制制度‧資安稽核常見問題說明‧鑑往知來、預作準備

新世代關聯 - 圖資料庫理論精解+開發實務近年來，網際網路、巨量資料、雲端運算、人工智慧和區塊鏈等資訊技術快速發展。我們已進入人類社會空間（Human）、資訊網路空間（Cyber）、實體物理空間（Physical）的人機物三元空間時代，這三個空間相互交互產生大量資料，成為生產的關鍵要素，滲透到生產、工作和生活的各方面。建構新型資料基礎設施，推動數位經濟發展，已成為時代熱點。在這個人機物深度融合的背景下，圖技術作為資料基礎設施的底層關鍵技術迅速發展。圖技術能夠呈現複雜的連結關係，提升資料在網路空間中的價值，使使用者從高效管理資料資產轉變為有效提取資料價值。例如，在龐大的社群網站和複雜的金融交易網路中，圖技術能挖掘巨量資料中的隱藏模式和規律，極大提升數位技術解決現實問題的能力。作者具有豐富的圖技術研究和實踐經驗。本書分為理論篇和實踐篇，詳述圖技術的研究內容和應用案例，內容翔實，深入淺出，兼具實用性和可讀性，是一本不可多得的圖技術教科書。

內容簡介:開發雲端資料管道的權衡之計「Sev Leonard的最佳實踐和策略可以為我的雇主節省數百萬美元。對比一本書的價格和閱讀時間而言，這是相當不錯的投資回報。」—Bar Shirtcliff 軟體工程師「這就是我們一直在等待的那本書，它為監控、控制和優化高效能雲端資料系統的成本，提供了清晰、有條不紊的指導。」—Matthew Housley首席技術長兼《資料工程基礎》的合著者起初，雲端服務的成本看起來經濟實惠，但很容易在日後演變為一筆巨額開支。這對於開發資料管道的團隊來說是一個挑戰，特別是當技術和工作負載快速變化，而需要不斷重新設計週期，導致在開發、調試和停機方面產生額外的成本支出時，該如何提供可擴展、高度可用的產品，同時兼顧成本控制？在這本實用指南中，Sev Leonard提供了適用於雲端環境設計下，一種可擴展資料管道的整體方法，幫助您在雲端運算和儲存、管道開發和測試、以及監控之間進行成本效能的權衡之計。透過專注於整個設計過程，資料工程師、軟體開發人員、架構師和管理人員可以交付具有成本效益的高品質產品。本書可以幫助您：‧透過具有成本意識的服務和智慧設計策略，降低雲端費用支出‧調整運算資源規模，在不犧牲效能的情況下，最大限度減少資源浪費‧推動資料管道發展防止效能問題，並透過有效監控來快速調試、除錯‧設定開發和測試環境，盡可能減少雲端服務依賴性‧建立可測試且可擴展的資料管道程式碼，降低開發成本並加速管道演進‧透過驗證和測試來提高資料品質和管道運行

世新大學校長 陳清河／國立中央大學副校長 許秉瑜　～誠摯推薦～【中華企業資源規劃學會 視覺化軟體應用師認證教材指定用書】現在是一個大數據無處不在的年代，無論是企業或個人，建立一個快速解讀資料的能力，顯得相當實用且重要。其中，資料視覺化就是一個備受關注且重視的面向。用視覺化的方式來呈現資料的內容，能夠讓決策者更容易理解，執行者能更輕易的利用圖表與他人進行溝通。因此，資料視覺化的應用已經是許多企業相當看重的大數據分析技術之一。然而，圖表的類別龐雜，如何選擇適切的圖表來忠實呈現資料，卻是操作者的困擾。因此，本書將資料視覺化的圖形予以整理及分類，藉由各章的說明、介紹、優劣比較與繪製建議，搭配企業個案資料來實際操作，減少讀者天馬行空的想像。目前坊間資料視覺化的書籍多以軟體功能的介紹與操作為主，本書則是以不同應用類型的視覺化圖表為重點，搭配Power BI進行教學與解說，期待讓讀者在未來的應用上能夠更為得心應手。最後，本書設計了一個整合的應用，利用企業的資料來進行實戰。透過資料視覺化的相關整合應用，去解讀企業營運時的狀態與樣貌，進而部署儀表板，提供即時決策參考。"

【試題大補帖系列熱賣中！】不容錯過的上榜必備好書在這裡！精選多年度公職考試歷屆試題，讓你省去到處尋找考古題的煩惱！試題按照年度排列，迅速掌握出題方向每道題目提供完整解析，測驗、複習一把罩本書收錄公職考試【資料結構(含資料結構與資料庫及資料探勘)】104～113年的申論試題詳解，幫助您一次準備全面應戰、熟悉題型順利上榜。本書收錄科目包含：資料結構、資料結構與資料庫及資料探勘本書收錄考試包含：高考三級、關務三等、地方特考、技師考試本書特色：1.補班名師解題，不用三顧茅廬立即獲得大師精準考題解析。2.多年度試題一次收錄，輕鬆練習歷屆試題。3.一題搭配一詳解，演練有錯立即修正，加深印象。

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本書特色1.學習目標：每章的最前面都有引言說明學習目標，啟發學習動機。2.圖解說明：以圖文並茂的方式，解說「資料庫」的概念知識。3.課後評量：提供「選擇題」與「問答題」題型，協助讀者課後練習與自我測驗。4.本書主要以SQL Server 2019寫成，可往上、往下相容於2017、2022版本。內容簡介本書依照作者多年的教學與實務經驗，為讀者量身打造一本適合初學者的入門及實作書。內容輔以大量圖形和範例解說，完整說明資料庫系統理論與實作，不僅適合大專院校的課程，也適用於準備國家考試的參考。內容涵蓋資料庫導論、SQL Server的安裝與環境介紹、關聯式資料庫、ER Model實體關係圖、資料庫正規化、關聯式模式的資料運算、結構化查詢語言SQL、SQL的查詢語言、合併理論與實作、檢視表、預存程序、觸發程序。並進一步介紹Python如何連接SQL Server資料庫來學習SQL指令，以及整合SQL Server資料庫開發員工銷售系統。

揭露 Web3 無所不在的風險 真實案例深度分析，掌握 Web3 核心技術 本書內容改編自第15屆 iThome 鐵人賽 Web3 組冠軍系列文章《Web3 全端工程師的技術養成之路》。隨著區塊鏈與虛擬貨幣的快速發展，各種詐騙釣魚手法層出不窮，使用者往往在不知情的情況下，資產就已被盜走，而這些手法背後隱藏了許多 Web3 的底層技術原理與細節。 本書是第一本從技術原理角度深入分析各種詐騙與攻擊手法的書，涵蓋了 Web3 世界中所有可能遇到的環節。無論是在中心化交易所投資虛擬貨幣，或是使用去中心化錢包操作 DeFi、NFT 等智能合約，都存在許多需要注意的風險。甚至在日常使用電腦、手機時，如果沒有養成良好的資安習慣，手中的虛擬資產就可能成為駭客的目標，一瞬間便可能造成鉅額損失。 因此，提升自己的資安意識絕對是有益的，能幫助我們在關鍵時刻自保。Web3 所提倡的願景是讓每個人都擁有資產與身份的自主權，而不僅止於金融上的投機炒作。在這樣的未來趨勢下，希望本書能幫助讀者做好準備，安心地探索 Web3 帶來的新機會。 重點摘要 ✦ 深入淺出 Web3 新手也能從基礎學起 ✦ 駭客手法 最新真實案例與原理解析 ✦ 防禦方式 建立個人資安守則、避免詐騙 ✦ 主題全面 涵蓋所有使用者與開發者面向 目標讀者 ▷ 想保護自己資產不遭到區塊鏈詐騙的加密貨幣投資者 ▷ 想學習區塊鏈、Web3 行業技術的開發者 ▷ 對尖端金融科技感興趣的金融領域從業人員 ▷ 想了解區塊鏈所帶來的機會、風險與未來趨勢 專業推薦 作者想透過此書，替讀者構建使用 Web3 服務、開發 Web3 應用程式的基本安全意識，以及知識框架。搭配大量的圖片與豐富的真實案例，例如閃電貸、空投 NFT 等等。讓讀者在閱讀時，感受到內容更具體，更貼近現實世界。當你在閱讀時，可充分的感受到作者在 Web3 和數位資產安全領域的豐富經驗，透過閱讀這些內容來節省自己的時間和精力。這並非是一本理論書籍，而是偏向於實用指南，引導你如何在現實中保護自己的數位資產。 ──── 劉艾霖｜iThome 鐵人賽 評審 本書作者在 Web3 領域深耕多年，並榮獲 iThome 鐵人賽冠軍，憑藉其豐富經驗，對中心化交易所、去中心化交易所、智能合約和錢包等相關風險資訊進行深入分析研究，並慷慨地與大眾分享。此外，書中揭露了 30 種攻擊或詐騙手法，並提供相

快速具備MongoDB的基本使用技能 活用大數據資料處理的實用入門書！ ♔ 認識NoSQL與各類型資料庫 ♔ 學習MongoDB的管理工具操作 ♔ 認識Visual Studio 2022開發環境 ♔ 學習MongoDB Compass圖形介面的使用技巧 ♔ 學習MongoDB的新增、更新、刪除與查詢技巧 ♔ 使用索引加速查詢效率與分析效能 ♔ 使用聚合處理複雜的查詢操作 ♔ 使用複製提供可靠的系統服務 ♔ 開發與測試Web API伺服器系統 ♔ 使用MongoDB 7.0 & Visual Studio 2022開發 【內容簡介】 在大數據時代，NoSQL已成為資料儲存的主流方式，而在NoSQL中最具影響力的資料庫，則以文件類型的MongoDB為第一，其在IT業界最為活躍。本書內容共分為11章，以深入淺出的方式，帶領讀者從零開始、循序漸進地學習MongoDB的基礎知識與運作原理，並搭配Visual Studio 2022進行實務開發，以觀念結合實作，讓讀者在短時間內快速上手，並了解如何將MongoDB實際應用於真實的系統產品。本書適合資料處理的初學者、資料庫管理開發人員、資料探勘與分析人員以及各類應用大數據儲存的開發人員閱讀。 【本書特色】 ✪內容豐富，淺顯易懂，可快速學會MongoDB ✪透過實作範例，準確掌握MongoDB的精髓與技巧 ✪搭配MongoDB Compass的圖形介面，快速操作、了解資料的變化 ✪搭配Visual Studio 2022的整合開發環境，將MongoDB應用於真實專案 ✪使用資料複製（Replication）機制，提供更可靠的系統服務 ✪了解索引（Index），加速查詢的機制與效能優化，面對大量資料也能遊刃有餘 ✪強大的聚合管線（Aggregation pipeline），在大數據中滿足各種複雜的查詢操作 ✪學會開發與測試Web API伺服器，實作完整的系統產品

美國2022年資訊安全名人堂（CybersecurityCanonHallofFame2022）得獎作品個資外洩、網路詐騙、駭客勒索猖獗，受害者卻求償無門。一本書，分析資訊安全的歷史，以及網路系統如此脆弱的原因。你常常這樣做嗎？●定期更換各種網路密碼●連網設備用畢之後，隨手登出、關機●對於來路不明的電郵、網址心存懷疑，不會因為好奇而點開●時常關心資訊安全新聞，例如：網路詐騙、駭客入侵、個資外洩事件等網路科技急速發展，資訊安全卻有很多漏洞，導致個資外洩、詐騙頻傳，甚至遭到駭客和勒索軟體的攻擊。事實上，資訊系統的本質其實很脆弱，並不像大家想像的「牢靠」。資安問題持續存在且難以根除的原因在於，許多開發者和企業在設計和推出系統時，往往採取「先行動，後補救」策略，導致許多系統在推出後，才發現存在嚴重的安全漏洞，不僅為後續的修補和維護帶來了巨大挑戰，更為潛在的攻擊者提供了可乘之機。安德魯‧史都華（AndrewJ.Stewart）在書中詳述資訊安全從發展初期至今的歷史，其實是連續失敗的過程，即使到了現在，嚴密的資安依然無法杜絕個資外洩、網路勒索的發生，從個人到企業的傷害，仍然持續擴大。這本書特別從攻擊者、防禦者的角度分析過去的資安事件，也從政策層面探討人們在不同年代如何填補資安漏洞。然而，造成資安破口的根源，不只是系統出現漏洞，往往人性的脆弱也是原因之一，例如因為好奇、貪圖方便、妄想致富而落入網路詐騙、個資外洩的陷阱。史都華認為，說不定我們可以藉由心理學和行為經濟學對人類行為得出新的見解，進而讓資訊安全問題獲得解決。現在是過去的產物，想要面對當今的問題，就必須從了解歷史開始。這本書帶我們了解橫跨半個世紀的資安攻防戰，讓活在虛偽又真實時代的我們，重新認識資訊安全的全貌。

美國2022年資訊安全名人堂（Cybersecurity Canon Hall of Fame 2022）得獎作品 個資外洩、網路詐騙、駭客勒索猖獗，受害者卻求償無門。 一本書，分析資訊安全的歷史，以及網路系統如此脆弱的原因。 你常常這樣做嗎？ ●定期更換各種網路密碼 ●連網設備用畢之後，隨手登出、關機 ●對於來路不明的電郵、網址心存懷疑，不會因為好奇而點開 ●時常關心資訊安全新聞，例如：網路詐騙、駭客入侵、個資外洩事件等 網路科技急速發展，資訊安全卻有很多漏洞，導致個資外洩、詐騙頻傳，甚至遭到駭客和勒索軟體的攻擊。 事實上，資訊系統的本質其實很脆弱，並不像大家想像的「牢靠」。資安問題持續存在且難以根除的原因在於，許多開發者和企業在設計和推出系統時，往往採取「先行動，後補救」策略，導致許多系統在推出後，才發現存在嚴重的安全漏洞，不僅為後續的修補和維護帶來了巨大挑戰，更為潛在的攻擊者提供了可乘之機。 安德魯‧史都華（Andrew J. Stewart）在書中詳述資訊安全從發展初期至今的歷史，其實是連續失敗的過程，即使到了現在，嚴密的資安依然無法杜絕個資外洩、網路勒索的發生，從個人到企業的傷害，仍然持續擴大。 這本書特別從攻擊者、防禦者的角度分析過去的資安事件，也從政策層面探討人們在不同年代如何填補資安漏洞。 然而，造成資安破口的根源，不只是系統出現漏洞，往往人性的脆弱也是原因之一，例如因為好奇、貪圖方便、妄想致富而落入網路詐騙、個資外洩的陷阱。史都華認為，說不定我們可以藉由心理學和行為經濟學對人類行為得出新的見解，進而讓資訊安全問題獲得解決。 現在是過去的產物，想要面對當今的問題，就必須從了解歷史開始。這本書帶我們了解橫跨半個世紀的資安攻防戰，讓活在虛偽又真實時代的我們，重新認識資訊安全的全貌。

這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦： ◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。 ◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。 ◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。 ◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。 ◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。 本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。 書籍推薦人： 伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽 銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴 前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨 日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云 王致遠 藥師 國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋 優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅

「為了選擇適合的工具來完成工作，我們必須了解其設計背後的概念和演算法。本書是由業界從業者為初學者撰寫的入門書籍，涵蓋了許多相關主題。」 -Michael Klishin RabbitMQ長期貢獻者 「對於任何從事資料庫技術有關的人來說，這是一本必備的書籍，尤其是在需要做出使用哪些系統的決策時。」 -Nate McCall Apache Cassandra貢獻者及PMC主席 在選擇、使用和維護資料庫時，了解其內部原理是必不可少的。然而，隨著當今有許多分散式資料庫和工具可供選擇，往往很難了解每個資料庫提供的功能和它們之間的差異。在這本實用指南中，Alex Petrov將引導開發人員深入了解現代資料庫和儲存引擎內部的概念。 在整本書中，您將探索從眾多書籍、論文、部落格文章及幾個開源資料庫的原始碼中所獲取的相關資料。您將發現，許多現代資料庫中，最重要的區別在於決定儲存結構和資料分散方式的子系統中。 您將深入探討以下內容： ‧儲存引擎：了解儲存分類和分類法，深入研究基於B樹(B-tree-based)和不可變的日誌(immutable log-structured)結構儲存引擎。 ‧儲存建構塊：了解如何使用輔助資料結構組織資料庫檔案，如頁面快取和緩衝池，來建立高效的儲存系統。 ‧分散式系統：逐步學習節點和進程如何連接並建立複雜的通訊模式。 ‧資料庫叢集：探索現代資料庫常用的一致性模型，以及分散式儲存系統如何實現一致性。

這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦：◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。書籍推薦人：伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云王致遠 藥師國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅

♛ 第一本專門為 OCS Inventory 量身打造的本土實戰指南 ♛ 打造專屬於你的資安弱點通報機制 本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽IT管理組佳作系列文章《OCS Inventory：開源資產管理解決方案》。不同於艱澀難以理解的官網手冊，帶領您一步一步從系統安裝到實際的應用情境，用系統性並循序漸進的方式教學，是您最適合入門的新手書。 近年來，隨著金管會積極推動強化上市（櫃）公司資通安全管理的措施，證交所及櫃買中心已訂定資通安全管控指引供公司參考。此外，公司治理評鑑指標也將導入ISO 27001等資訊安全管理系統作為加分項目。值得注意的是，ISO 27001：2022新版的控制措施增加了「組態管理」和「威脅情報」。 因此，本書將從資訊資產的「組態管理」開始，教您如何針對各式各樣的資訊設備進行組態盤點，以及如何自動化大量部署或更新等應用，從而大幅提升管理人員的管理效率。再藉由「組態管理」所盤點到的軟體資訊，延伸到與「威脅情報」的整合，可以識別目前企業所安裝的軟體中存在的漏洞並發送告警訊息。 值得一提的是，數位發展部底下的國家資通安全研究院也推出了一套資通安全弱點通報系統，用以協助公家機關落實資通安全管理法中的資產盤點與風險評估。也就是說，按照本書的教學，您也可以打造出一套專屬於自己的資通安全弱點通報解決方案。 重點摘要 ✦ 從零開始入門 搭配實際操作畫面，漸進式學習無負擔 ✦ 設備組態管理 支援多樣作業系統，隨時取得最新組態 ✦ 軟體弱點掃描 整合威脅情資蒐集，自動掃描軟體弱點 ✦ 遠端部屬軟體 代理程式自動派送，強化企業維運效率 本書可以學到哪些知識 ● 盤點伺服器與使用者設備的硬體規格及安裝了哪些軟體 ● 取得最新的 CVE 漏洞資料庫與現行已安裝的軟體進行比對 ● 透過 Grafana 客製化自己的 CVE Reporting ● 透過 Zabbix 監控 CVE 的數量並即時告警 ● 封裝與透過 GPO 軟體派送大量部署代理程式 ● 將已部署的代理程式進行版本升級或降級 ● 使用代理程式遠端部署或移除相關應用程式 ● 使用代理程式遠端執行 PowerShell 與 Windows 執行檔 ● 使用代理程式遠端部署檔案或資料夾 ● 安裝外掛程式來取得 Office 授權金鑰確認是否有人私自使用盜版的金鑰 ● 使用 IP Discovery 來檢索所有

資料結構(Data Structures) 是一門電腦科學領域的基礎課程，其目的是研究如何將資料有組織地存放到電腦記憶體中，以提升程式之執行效率的一門學問。因此，有良好的資料結構(Data Structure) 及有效率的演算法(Algorithm) 將可以大大的提升程式的執行效率。在電腦科學(Computer Science) 的領域中，我們如何透過電腦來取得即時有用的資訊，那就必須要將資料交由程式去運作，而「程式」就是由「資料結構」和「演算法」所構成的。 隨著資訊科技的進度，傳統資訊核心課程的理論之運用更顯得重要。因此，筆者特別加入目前重要的發展議題。例如：物聯網、智慧型機器人及大數據，其中以「智慧型機器人」為主題，加入不少相關的例子，並且將重要的理論，利用互動式圖解APP 方式來呈現。因為筆者在最近這幾年來專注於機器人及手機APP 的相關研究及各種比賽的經驗，想透過本書來分享給讀者在學習資料結構的同時，也能夠了解它們的各種運用。 動態展示演算法：這本書共有九個章節，每一章節筆者都利用圖解說明、循序漸進的表達方式，來引導學習者有效地學習資料結構，除此之外，特別加入「互動式APP 動態展示演算法的實際運作原理」之實作介面，它是利用 AppInventor 的視覺化程式語言所撰寫而成。如此，學生更容易了解老師上課講解的理論背後演算法的運作程序。