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201.
大數據采集與爬蟲(簡體書)
作者:
孔令勇
出版社:
北京理工大學出版社
出版日:
2024/03/30
裝訂:
平裝
本書內容包括爬蟲程序的工作原理, 從網站爬取收集需要的代碼、文字、圖片等資源的技能, 講解內容以案例應用的形式呈現, 並把技能應用與案例實現過程結合, 以效果目標引領編程, 同時, 注重將理論知識貫穿於案例。
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202.
數據挖掘與機器學習(簡體書)
作者:
蘇葉健
;
黃偉
;
唐美霞
出版社:
中國鐵道出版社
出版日:
2024/03/29
裝訂:
平裝
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203.
數據工程之道(簡體書)
作者:
(美)喬‧里斯
;
(美)馬特‧豪斯利
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2024/03/27
裝訂:
平裝
本書介紹了數據工程生命週期,並展示如何組合運用各種雲技術來滿足下游數據消費者的需求。本書分為三部分:第一部分介紹了數據工程的定義、數據工程的生命週期、合理的架構設計和幫助技術選型的框架;第二部分深入介紹了數據工程生命週期的每個階段—數據生成、存儲、獲取、轉換和服務;第三部分討論了數據工程的重要部分——安全和隱私。附錄還介紹了與處理數據文件和評估數據系統的性能有關的序列化和壓縮,以及雲網絡。
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204.
數據資產研究(簡體書)
作者:
顏延
;
楊宇森
出版社:
經濟科學出版社
出版日:
2024/03/20
裝訂:
平裝
本書基於電力行業公開數據,從會計、法律相結合的交叉視角,對數據資產化的如下問題進行分析、論證:(1)數據資產化的理論源流;(2)數據資產的計量與評估路徑;(3)美歐電網企業數據資產化研究;(4)電網企業數據資產的法律與合規問題研究;(5)電網企業數據資產管理體系構建。本書研究的意義在於:(1)創新“資產”觀念,從戰略財務管理的角度,解決數據資產確認、計量問題;(2)提出了一套量化數據資產價值、便利數據估值體系的可行路徑和方法;(3)梳理國內外大數據的主要法律法規、研究分析電網企業大數據合規風險的主要應對機制,為優化完善合規安全的大數據應用保障機制提供可行建議;(4)借鑒國內外同業的先進經驗,研究數據資產化的模式、路徑與方法,為國家出臺相關法規、標準提供有價值的意見與建議。
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205.
數據要素估值(簡體書)
作者:
劉賽紅
;
呂穎毅
;
王連軍
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/03/15
裝訂:
平裝
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206.
數據管理十講(簡體書)
作者:
袁野等
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2024/03/14
裝訂:
平裝
本書從數據管理的角度,對現代數據庫技術進行了全面地解讀,討論具有基礎性又必不可少的知識。書中內容的選擇緊跟業內前沿進展,不僅有各種新興的數據庫產品,還有許多來自學術界前沿的研究成果。
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207.
大數據分析與應用基礎(簡體書)
作者:
蘭曉紅
;
馬燕
出版社:
重慶大學出版社
出版日:
2024/03/13
裝訂:
平裝
本書重點介紹大數據計算分析主要算法及主流計算框架,強調“理實一體”的教學模式和方法。在講解各種計算分析技術的同時,本書對於核心技術都配以相應的實訓項目/案例,真正訓練學生解決大數據問題的實踐能力。本書內容包括:大數據計算分析技術概述、大數據計算分析常用算法及場景、大數據離線計算分析技術、大數據流式計算分析技術、機器學習在計算分析中的應用,最後還以出入境管理風險評估大數據平臺的設計與實現為例,設置了綜合前述知識的實戰項目。
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208.
論數據治理(簡體書)
作者:
李愛君
;
于施洋
出版社:
中國法律圖書公司(法律出版社)
出版日:
2024/03/13
裝訂:
平裝
數據治理是指通過建立組織架構,明確相關部門職責要求,制定和實施系統化的制度、流程和方法,確保數據統一管理、高效運行,並在經營管理中充分發揮價值的動態過程。數據治理有助於控制數據的開發和使用,降低與數據相關的風險,使相關主體可以戰略性地利用數據,並從數據治理中獲得價值。數據治理應從以下三個方面進行理解:第一,數據治理的對象是數據,即任何以電子或非電子形式記錄的信息,以銀行業金融機構為例,包括所有分支機搆和附屬機構的內部數據和外部數據,覆蓋業務經營、風險管理和內部控制流程中的全部數據。第二,數據治理的目標是實現數據價值。數據治理實質上是將數據視為資產,即可以被擁有、使用並產生價值的經濟資源。第三,數據治理應關注三個重點:一是數據治理架構,數據治理架構是開展數據治理工作的前提和基礎;二是數據質量,高質量的數據有助於經營者更好地決策,而低質量的數據可能存在安全、道德等風險;三是價值實現,數據治理工作的最終目標是實現數據價值,包括提高管理精細化程度、提升風險管理體系有效性、提升客戶服務質量和水平等方面的價值。本項目圍繞上述內容展開研究論述。
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209.
大數據技術及應用(簡體書)
作者:
施苑英
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2024/03/08
裝訂:
平裝
本書系統介紹了大數據的內涵、特徵、技術及應用。全書共10章,其中第1~8章為技術篇,主要從大數據處理流程出發,圍繞大數據體系架構,詳細闡述大數據采集與預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘、大數據可視化等關鍵技術。第9、10章為應用篇,對大數據在電信、文娛、教育、醫療等行業的具體應用進行了論述,並通過典型案例與Python代碼示例,展示如何將大數據原理付諸實踐。
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210.
企業級數據架構(簡體書)
作者:
李楊
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2024/03/06
裝訂:
平裝
全書共17章,分為架構基礎、數據架構基礎、數據架構模型實踐、數據資產管理、數據架構實踐五個部分,分別從核心要素、架構模型、數據管理與平臺搭建4個維度對數據架構的原理、方法和實踐展開詳細介紹,期望能夠幫助相關領域的從業人員深入瞭解數據架構的內容,並將其運用到具體的工作實踐中。
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211.
控制之道:過程控制的理論與實踐(簡體書)
作者:
(加)周風晞
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2024/03/04
裝訂:
精裝
本書分六部分。第一部分簡述基本的動態系統和穩定性分析,在介紹根軌跡方法的時候,重點在於零極點對穩定性的作用,為後續的PID控制和回路穩定性分析做鋪墊。第二部分介紹單回路PID控制,從比例、積分、微分特性和參數整定的深入討論開始,展開到餘差、純滯後、信號雜訊等特殊問題。在簡單PID的基礎上,對雙增益、廣義變增益、積分分離等PID變型及其特點進行介紹。最後討論了正反作用、積分飽和、無擾動切換、初始化、輸入輸出特性等實際PID問題。第三部分討論多回路的複雜PID控制,如串級控制、前饋控制、分程式控制制、比值控制、選擇性控制、閥位控制、雙自由度控制等,重點在於思路和具體應用。第四部分的重點是化工過程單元設備控制。從單元操作的特性和控制要求開始,介紹典型控制方案,如換熱器控制、鍋爐和加熱爐控制、泵和壓縮機控制、精餾塔控制、反應器控制等。第五部分從多變數和最優控制入手,介紹模型預估控制,包括基本推導、參數整定和與PID的關係,以及實施中的具體問題。第六部分介紹控制系統故障及異常的診斷與處理,並對人工智慧的作用進行討論。
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212.
計算機控制技術(簡體書)
作者:
王爽心
;
齊紅元
出版社:
科學出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
本書以反饋控制理論為基礎,從s域到z域的信號轉換出發,闡述了計算機控制系統的模型分析、控制器設計及工程應用的理論和方法。
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213.
數據挖掘與商務智能(簡體書)
作者:
張文宇
;
任露
出版社:
科學出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
本書將數據挖掘和商務智能的相關理論結合在一起,主要介紹計算機數據挖掘與商務智能領域的相關算法,結合現代計算機科學技術,為解決工程實踐中的具體問題提供基本算法與科學指導,包括數據庫、數據倉庫、知識發現、數據挖掘、人工智能、計算智能、仿生學、模糊集、粗糙集、商務智能及其應用案例、商務智能系統等內容。
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214.
大數據應用技術與實踐(微課版)(高職)(簡體書)
作者:
于麗娜
;
李瑋
;
左楠
出版社:
人民郵電出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
本書依託一個大數據綜合項目—電影市場的預測,按照大數據技術在該項目開發中的應用過程,將本書內容分為10個工作任務,包括初識Hadoop、搭建Hadoop集群、數據上傳、配置Hadoop高可用、數據清洗、使用MapReduce統計電影上映情況與排序、數據建倉、數據分析、數據遷移和數據可視化。書中的具體工作任務有助於讀者綜合運用大數據知識及各種工具軟件,實現大數據項目整體過程的操作。本書附有配套資源,包括源代碼、教學設計、教學課件等。本書可作為高等院校本、專科大數據相關專業的教材,也可供大數據相關從業人員參考。
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215.
大數據分析中的數學基本理論與方法(簡體書)
作者:
劉海
出版社:
科學出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
《大數據分析中的數學基本理論與方法》主要介紹大數據分析中需要用到的數學基礎知識, 《大數據分析中的數學基本理論與方法》共分為7章,系統地介紹了函數的極限與連續、函數的微積分、矩陣、函數的插值、概率與數理統計等內容。
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216.
分布式數據服務(簡體書)
作者:
徐子晨
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柳傑
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婁俊升
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
本書介紹並行與分布式數據服務的基礎理論、事務模型、數據處理語言等基礎內容,並進一步討論分布式數據一致性模型及全觀性的數據處理架構方面的先進及實用的研究及系統軟件相關知識,最後,對分布式數據服務的其他研究也進行了概述,並對其未來發展方向進行展望。
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217.
工業生產過程自控工程設計(簡體書)
作者:
侍洪波
出版社:
化學工業出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
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218.
Spark大數據技術與應用(微課版)(簡體書)
作者:
賀鑫
;
史宏
出版社:
人民郵電出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
本書以初學者的角度詳細介紹Spark架構的核心技術,主要圍繞Spark的架構、Spark的開發語言、Spark模塊的主要功能展開;以IDEA為主要開發工具,CentOS為運行環境,採用“理實一體化”授課模式。本書內容包括Spark導論,Spark環境搭建與使用,Scala語言,Spark彈性分布式數據集,Spark SQL、DataFrame和DataSet,Kafka分布式發佈-訂閱消息系統,Spark Streaming實時計算框架,Spark MLlib 機器學習算法庫,Redis數據庫,綜合案例—Spark電商實時數據處理。通過對本書的學習,讀者可以充分理解常用數據預處理方法的精髓,掌握具體技術細節,並在實踐中提升實際開發能力,為學習大數據技能打下扎實基礎。本書可以作為高等院校計算機、軟件工程、數據科學與大數據技術等相關專業的教材,也可作為相關技術人員的參考書。
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219.
Apache Spark大數據分析:基於Azure Databricks雲平臺(簡體書)
作者:
(瑞典)羅伯特‧伊利傑森
出版社:
人民郵電出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
Azure Databricks是一款基於雲的大數據分析和機器學習平臺,用於實現基於Apache Spark的數據處理,為快速增長的海量數據的處理和決策需求分析提供了良好的支撐。《Apache Spark大數據分析:基於Azure Databricks雲平臺》詳細介紹基於Azure Databricks雲平臺來使用Apache Spark完成大規模數據處理和分析的方法。本書總計11章,首先介紹大規模數據分析相關的概念;然後介紹受管的Spark及其與Databricks的關係,以及Databricks的版本差異和使用方法(涵蓋工作區、集群、筆記本、Databricks文件系統、數據導入/導出等內容);接著介紹使用SQL和Python分別實現數據分析的過程,數據提取、變換、加載、存儲、優化技巧等高階數據處理方法以及外部連接工具、生產環境集成等內容;最後探討了運行機器學習算法、合併數據更新以及通過API運行Databricks、Delta流處理等高階主題。作為數據分析領域的入門書,本書具有很強的實用性,可供數據工程師、數據分析師和決策分析人員等學習和參考。
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220.
大數據測試技術與實踐(全彩印刷)(簡體書)
作者:
艾輝
出版社:
人民郵電出版社
出版日:
2024/03/01
裝訂:
平裝
本書系統地介紹了大數據的測試技術與質量體系建設。本書共11章,第1~4章涵蓋認識大數據,大數據技術生態,數據倉庫的設計與構建,以及大數據項目開發流程;第5~7章講解大數據測試方法、大數據測試實踐和數據質量管理;第8~10章介紹大數據測試平臺實踐、數據治理平臺建設,以及DataOps的理念與實踐;第11章提供大數據測試學習路線。附錄列出了大數據技術代表性面試題。本書適合想要瞭解大數據技術的讀者,以及想要學習和掌握大數據測試與大數據開發的從業者。通過閱讀本書,測試工程師可以系統地學習大數據技術基礎、大數據開發和大數據測試等知識;大數據開發工程師可以借鑒大數據質量保障的方法,拓寬數據工程實踐的思路;技術專業人士和技術管理者可以瞭解大數據質量保障體系、數據治理建設和DataOps實踐等內容。
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