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41.
大數據挖掘導論與案例（簡體書）
作者：
米紅娟
;
楊鵬斐
;
易紀海
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/09/01
裝訂：
平裝
本書旨在提供一個比較全面且實用的關於大數據挖掘基本概念、方法、工具、技術及應用的指南。本書共9章，包含3個部分內容。第1部分介紹大數據挖掘的基礎知識、概念和方法，包括大數據的概念、發展階段和特徵，大數據挖掘的概念、標準過程模型、主要任務核心內容；第2部分重點介紹具體工具與技術，包括Python的基本語法、NumPy工具包、Pandas工具包、Scikit-Learn工具包和Matplotlib繪圖，以及Hadoop中的MapReduce框架和Spark大數據處理技術，目的是幫助讀者將數據挖掘的方法和算法落到實處，培養讀者解決大數據挖掘實際問題的能力；第3部分為數據挖掘案例，包括關於分類、聚類、關聯規則挖掘等應用主題的案例，每個案例都展示了一個數據挖掘項目的具體過程和細節，個別案例還給出了Python的實現方法與代碼，目的是為讀者模仿、修改、拓展、延伸、創新以及運用所學數據挖掘技術解決實際應用問題提供原型。
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42.
大數據導論（簡體書）
作者：
林子雨
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/09/01
裝訂：
平裝
本書詳細闡述了培養複合型大數據專業人才所需要的大數據相關知識。全書共9章，內容包括大數據概述、大數據與其他新興技術的關係、大數據基礎知識、大數據應用、數據采集與預處理、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據可視化、大數據分析綜合案例。在大數據基礎知識部分，本書詳細介紹了與培養學生的數據素養相關的知識，包括大數據安全、大數據思維、大數據倫理、數據共享、數據開放和大數據交易。本書可以作為高等院校大數據專業的導論課教材，也可供相關技術人員參考。
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43.
數據治理概論（簡體書）
作者：
劉宏
;
林子雨
;
夏小雲
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/08/29
裝訂：
平裝
本書是一本面向在校大學生以及數據治理領域業務人員的實用教程。全書共四篇，前三篇(概念篇、體系篇、保障篇)包括11章：數據治理概述，數據治理框架，數據戰略規劃，數據采集，數據存儲，數據管理，數據應用，數據治理價值評估，數據治理組織、制度與規範，數據治理文化，數據治理工具。第四篇為典型案例篇，詳細介紹了三個具有代表性的典型數據治理案例。本書語言通俗易懂、體系完整、案例豐富，系統、全面地講解了數據治理的目標、價值、方式、方法、工具等各個領域的相關知識，可以幫助讀者快速理解數據治理的概念，認識數據治理的架構，掌握數據治理的基本方法。本書適用於數字經濟、數據科學與大數據技術等開設數據治理相關課程的專業，既可作為本科層次的教材，也可作為研究生層次的教材，無論對於初學者還是對於想要深入瞭解專業數據治理知識的讀者來說，本書都是必備讀物。
庫存：1
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44.
實時分析實戰：構建實時流處理應用和分析系統（簡體書）
作者：
(英)馬克‧尼達姆
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/08/12
裝訂：
平裝
本書為想要設計、構建和維護實時分析應用程序的人員(包括數據工程師、架構師和技術領導者)提供了結構合理的基礎知識。第1章和第2章簡要介紹實時分析，並概述可以構建的實時分析應用程序的類型。第3章介紹一家虛構的比薩公司，該公司已經建立了流處理基礎設施，但尚未實現任何實時分析功能。 第4～10章展示如何為這家比薩公司實現不同類型的實時分析應用程序。第11～13章介紹將應用程序投入生產時的注意事項、實時分析的一些真實使用案例，以及未來幾年該領域可能會出現的情況。
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45.
自動檢測與轉換技術（簡體書）
作者：
武軍
出版社：
重慶大學出版社
出版日：
2024/08/09
裝訂：
平裝
《高職高專機電一體化專業規劃教材：自動檢測與轉換技術》共有9個項目。其主要內容包括：傳感器與檢測技術的基礎知識、電阻式傳感器及應用、電容式傳感器及應用、電感式傳感器及應用、熱電偶、光電傳感器、數字式傳感器及應用、其他類型的傳感器及現代檢測技術。本書內容豐富，全面反映了自動檢測技術的新動向，並注重工作過程的完整性和可操作性，突出了技能訓練，以提高學生的實際操作能力。 本書可作為高職高專院校機電一
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46.
大數據工程師面試筆試寶典（簡體書）
作者：
楊俊
;
姜偉
;
許朋舉
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/08/02
裝訂：
平裝
《大數據工程師面試筆試寶典》全面講解了大數據的核心技術及如何解答大數據工程師面試筆試中的常見問題，還引入了相關知識點輔以說明，讓讀者對所學知識進行查漏補缺，幫助讀者順利通過大數據工程師面試筆試。《大數據工程師面試筆試寶典》的題目均來自一線互聯網公司面試筆試真題，涵蓋大數據基礎、大數據生態圈技術組件以及大數據不同崗位的面試筆試題。第1～2章主要介紹了職業道路如何選擇、面試筆試前如何準備、面試筆試過程中如何應對，以及面試經常遇到的“坑”。第3章介紹了大數據基礎面試筆試題，讓讀者學會利用大數據思維解決常見應用場景；第4～10章重點介紹了大數據生態圈核心技術的面試筆試題，讓讀者加強對大數據技術組件的理解；第11～13章介紹了大數據倉庫、大數據項目、大數據運維方向的常見面試筆試題；第14章探討了大數據與人工智能的交叉點，讓讀者可以輕鬆應對大數據工程師的面試筆試。《大數據工程師面試筆試寶典》內容的深度和廣度貼近實際，將幫助大數據領域的求職者為面試筆試做好充分的準備，提高面試成功率，同時，《大數據工程師面試筆試寶典》也可作為從業者的實用工具書，以加深對大數據技術和實踐的理解。無論是初學者還是有經驗的專業人士，都將從本書提供的詳實信息和實用建議中受益。
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47.
大數據技術基礎與實戰（簡體書）
作者：
薛志東
;
張雙雙
;
盧璟祥
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書從技術實戰的角度，帶領讀者一步一步掌握大數據的相關技能。本書不僅提供相應命令、配置文件，還提供模擬環境演示等，並盡可能通過案例和實操降低大數據學習的門檻，力求讓讀者學以致用。本書主要內容包括大數據技術概述、Linux基礎與集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式編程、Hive大數據倉庫、HBase數據庫部署與操作、數據獲取與Flume應用、基於Spark的內存計算，以及利用大數據平臺處理圖像及視頻。
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48.
數據科學與智能技術概論（簡體書）
作者：
常東超
出版社：
化學工業出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
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49.
大數據導論（簡體書）
作者：
黃源
;
龍穎
;
吳文靈
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書系統介紹了大數據的基本原理與概念，共9章，分別講解大數據的基本知識、大數據與新一代信息技術、數據采集、大數據存儲、數據清洗、大數據分析與挖掘、數據可視化、大數據安全與治理以及大數據的應用。本書系統介紹了大數據的基礎知識，並對一些大數據的應用實例進行講解。本書可作為高等院校大數據專業、人工智能專業、軟件技術專業、雲計算專業、計算機網絡專業的專業基礎課教材，也可作為大數據愛好者的參考書。
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50.
Python數據挖掘算法與應用實驗及課程實訓指導（簡體書）
作者：
劉金嶺
;
張囡囡
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
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51.
Hadoop大數據開發基礎(第2版)(微課版)（簡體書）
作者：
張軍
;
張良均
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書以任務為導向，較為全面地介紹Hadoop大數據技術及其生態系統組件Hive、HBase的相關知識。全書共8章，具體內容包括Hadoop介紹、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基礎操作、MapReduce入門編程、MapReduce進階編程、Hive數據倉庫、HBase分布式數據庫，以及一個項目案例(電影網站用戶影評分析)。本書的第2～7章包含實訓與課後習題，讀者可通過練習和操作實踐，鞏固所學的內容。 本書可用於“1+X”證書制度試點工作中的大數據應用開發(Python)職業技能等級證書(中級)的教學和培訓，也可以作為高校大數據技術相關專業的教材和大數據技術愛好者的自學用書。
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52.
圖解大數據分析（簡體書）
作者：
(日)渡部徹太郎
出版社：
化學工業出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書通過大量的繪圖和詳細的說明，從技術層面以簡單易懂的形式講述大數據分析。這是一本從系統結構搭建到實際開發逐步推進的教科書。 書中的知識點包括大數據分析時所需的分布式處理、機器學習，以及分布式存儲、分布式計算、開發時可能遇到的瓶頸，還包括大數據的收集、積累、活用以及元數據的使用與管理等。 本書適合大數據領域的廣大愛好者、商務人士和工程技術人員用於瞭解、學習、掌握、運用大數據技術進行大數據分析，也適合作為該領域的職業院校和高校本科相關專業的教材及研究生輔助教材。
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定價：408 元，
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53.
數據資產管理核心技術與應用（簡體書）
作者：
張永清
;
趙偉
;
蔣彪
;
王函
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
《數據資產管理核心技術與應用》深入探討數據資產管理的核心技術與應用，融入作者在大數據領域多年的豐富經驗。《數據資產管理核心技術與應用》為讀者提供一套可以落地的數據資產管理框架，並詳解兩個基於該框架進行數據資產管理的應用案例，使讀者能更好地瞭解數據資產管理底層所涉及的眾多核心技術，讓數據可以發揮出更大的價值。《數據資產管理核心技術與應用》配套PPT課件、示例源代碼、作者微信群答疑服務。全書共分10章，第1章主要讓讀者認識數據資產，瞭解數據資產相關的基礎概念，以及數據資產的發展情況。第2～8章主要介紹大數據時代數據資產管理所涉及的核心技術，內容包括元數據的採集與存儲、數據血緣、數據質量、數據監控與告警、數據服務、數據權限與安全、數據資產管理架構等。第9～10章主要從實戰的角度介紹數據資產管理技術的應用實踐，包括如何對元數據進行管理以發揮出數據資產的更大潛力，以及如何對數據進行建模以挖掘出數據中更大的價值。《數據資產管理核心技術與應用》適合數據資產管理者、數據資產管理初學者、數據應用開發工程師、數據分析師、數據庫管理員、架構師、產品經理、技術經理作為技術參考書，也適合高等院校或高職高專數據資產管理相關課程的教學參考書。
庫存：4
定價：534 元，
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54.
Hadoop海量數據處理：技術原理與項目實踐（簡體書）
作者：
許政
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
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定價：599 元，
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55.
數據科學的數學基礎（簡體書）
作者：
盧力
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
數據科學是從單純的“大”數據提煉出“智慧”的數據，以供人們發現新知識並輔助決策的綜合交叉學科．本書簡要闡述數據科學的數學基礎．全書共11章，內容包括線性代數基礎、線性空間與線性變換、向量與矩陣範數、矩陣分解、概率統計基礎、隨機過程、最優化基礎、線性規劃、常用無約束最優化方法、常用約束最優化方法以及綜合案例．除第11章外，每章都有應用實例與該章內容緊密結合，以進一步加強讀者對知識點的理解和掌握．所有的應用實例和第11章綜合案例的代碼都在Windows操作系統下利用Python 3.7編寫，並在交互式解釋器IDLE上調試通過．本書可作為高等院校大數據、人工智能等相關專業的教材，也可供從事大數據、人工智能及相關領域教學、研究和應用開發的人員參考．
庫存：1
定價：534 元，
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56.
Hadoop大數據處理與分析教程(慕課版)（簡體書）
作者：
王秀友
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
第1章緒論、第2章Linux操作系統的安裝、第3章Hadoop的偽分布式安裝、第4章Hadoop集群的搭建及配置、第5章Hadoop HDFS命令、第6章MapReduce編程入門、第7章Hive:SQL on Hadoop、第8章Sqoop:SQL to Hadoop、第9章HBase：HadoopDatabase、第10章Spark的介紹與安裝、第11章綜合案例――網絡爬蟲大數據分析
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57.
數據挖掘與機器學習（簡體書）
作者：
吳建生
;
許桂秋
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書主要介紹數據挖掘的基本技術和應用。數據挖掘作為一個多學科領域，從多個學科汲取營養。這些學科包括統計學、機器學習、模式識別、數據庫技術、信息檢索、網絡科學、知識庫系統、人工智能、高性能計算和數據可視化。我們提供發現隱藏在大型數據集中的模式的技術，關注可行性、有用性、有效性和可伸縮性問題。儘管我們確實提供了這些領域的必要背景材料，以便讀者理解它們各自在數據挖掘中的作用。本書中由淺入深的為每個章節準備了案例，使讀者能瞭解數據挖掘技術是如何運用在實際問題上的，從而靈活運用所學知識和技能。
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58.
數據挖掘與機器學習基礎及應用（簡體書）
作者：
許桂秋
;
吳麗鎬
;
張文明
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
這是一本全面介紹數據挖掘與機器學習的大數據專業類圖書，閱讀本書可以提升讀者對大數據分析與挖掘的認知及動手能力。本書共 10 章，由淺入深地講解數據挖掘與機器學習的基本概念與流程、相關算法與實現工具。全書理論與實踐相結合，既有新技術的深度，也有行業應用的廣度，使讀者可以全面瞭解數據挖掘與機器學習相關技術。本書可以作為高等學校計算機、數據科學與大數據技術等相關專業“機器學習”或者“數據挖掘”課程的教材，也可作為從事機器學習與數據挖掘、數據分析相關工作的技術人員的參考書。
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59.
流式系統（簡體書）
作者：
(美)泰勒‧阿基道
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
這是一本理論高度概括的書，講解流式處理核心、本質的概念、特性、設計和方法。本書分為兩部分：第一部分以Beam的編程模型為抓手討論流處理的種種核心問題，重點是相對高層次地討論批處理模型以及流處理模型；第二部分討論流與表的二象性，即兩者之間的類比與差異，對概念進行深入探討，並討論關於流處理的“流與表”的思考方式。本書還概要瀏覽大數據處理系統的家族歷史，深入討論流式系統發展領域的一些重要貢獻。此外，本書配有大量的動畫示意圖，讀者可以在線查看相關動圖示例。 本書覆蓋流式系統的核心理論和本質概念，適合大數據系統愛好者、相關專業學生、數據工程師、數據科學家和開發人員閱讀和參考。儘管本書只是流式系統的導論讀物，但是仍然需要讀者瞭解大數據處理系統的基本原理並具備相關的使用經驗。
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60.
大數據採集與預處理（簡體書）
作者：
李俊翰
;
武春嶺
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/08/01
裝訂：
平裝
本書共分兩部分：第一部分是網絡數據採集與預處理的基礎理論實踐，包括任務1～任務6，主要講解如何使用Python編寫網絡數據採集和預處理程序，內容包括Python環境搭建，Python基礎語法、語句與函數，網絡基礎知識，常用網絡數據採集與預處理庫、解析庫，數據持久化保存，以及requests庫、numpy庫、pandas庫、Selenium技術、ChromeDriver技術和Scrapy技術的應用方式。第二部分是網絡數據採集與預處理的綜合案例，包括任務7～任務9，主要講解requests庫數據採集與ECharts可視化技術相結合以展示數據，並持久化保存數據、預處理數據的應用案例；Selenium和ChromeDriver技術相結合模擬登錄，採集動態和靜態數據，並持久化保存數據和預處理數據的應用案例；Hadoop平臺的Flume日誌數據採集應用案例，充分呈現了大數據採集與預處理主流技術、可視化技術的主要功能和特點。本書可作為高等職業院校、職業本科院校大數據技術及相關專業的教材，也可作為有一定Python編程經驗並且對數據採集與預處理技術感興趣的工程技術人員的參考用書。
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