机器学习系统设计：python语言实现

<p>本书讲述了一个现代企业从最初的报表开发模式转向敏捷型分析模式的故事，通篇以对话的形式模拟职场人员在日常工作中使用数据分析解决问题并进行业务决策的过程。本书组织了一套全新的学习体系，内容由浅入深，从一开始就带入到实际的业务分析应用中，从最基本的时间序列分析开始发现销售模式和季节性波动规律，到通过热图来分析一线销售和服务人员的排班优化，再到深入分析客户的80/20 规律等，每一章都在使用Tabl

大话数据分析

如今，数字技术、社交媒体和电子商务改变了消费者获取信息、订购产品和购买服务的方式。同时新的购买途径和新技术的爆炸式增长也使市场营销实践发生了转变。通过使用云计算、移动支付、物联网和人工智能，企业比以往任何时候都拥有更多关于消费者需求、欲望和偏好的数据。
这本书将向你展示如何通过数据驱动型营销实现如下目标：•让顾客更接近你的品牌，激励他们参与、购买并保持忠诚；•使用第二手和第三方数据来了解更多的客

数据驱动

《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》是数据技术领域具有里程碑意义的代表性著作，由国内知名的数据技术社区天善智能领衔组织和策划，首次将来自百度、腾讯、IBM、埃森哲、Teradata、永洪科技、达观数据、神策数据、同程旅游等20余家国内外在数据和互联网领域的领头羊企业的31位数据专家（CEO、CTO、VP、技术总监、架构师、高级分析经理、咨询总监等）联合在一起，分享了他们在数据领域多

数据实践之美

本书由国内IPFS社区公认的领袖撰写，从技术、原理与实战3个维度讲解了IPFS。全书一共分为3个部分：第一部分：准备篇（第1章）从宏观角度简单介绍了IPFS的概念、价值以及与区块链的关系；第二部分：原理篇（第2~5章）分别深入讲解了IPFS的工作原理、底层基础、协议栈和架构。第三部分：实战篇（第6~8章）——应用IPFS，讲解了IPFS应用开发的技术、方法，并配合有个综合性的案例。第四部分：扩展篇

IPFS原理与实践

本书是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比，例如：在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的应用难易结合，让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据，分析的结果使用Excel、LINGO、Crystal Ball来建立数据模型，最后使用Xcelsius来动态展示数据分析的结果

大数据时代小数据分析

“数据”已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确、权威的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识进行总结，通过对数据

主数据驱动的数据治理

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。本书分为21章，详细讲解Apache Kylin概念、安装、配置、部署，让读者对Apache Kylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时，本书从应用角度，结合Dome和实例介绍了用于多维

基于Apache Kylin构建大数据分析平台

本书由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。本书适合Hado

Hadoop技术内幕

《拿下Offer：数据分析师求职面试指南》针对未来想要从事数据分析工作的在校学生、想要转行做数据分析的在职人员，以及想要在数据分析领域提高自己或跳槽的从业人员，深入浅出地讲解了面试和未来实际工作中所需的知识与技能，让读者对数据分析师这个岗位有更为全面和深刻的了解。
全书主要分为面试前的准备、面试中的技巧、面试中所需的知识储备、编程技能、实战技能，以及进一步学习提高的方法几部分，内容涵盖数据分析师

拿下Offer：数据分析师求职面试指南

随着大数据研究热潮的兴起，各种数据可视化图表层出不穷，大数据生动呈现就成为了具有挑战性的工作，随之出现了大量的可视化软件。本书是基于行业占有率比较高的MicrosoftPowerBI最新版本所编写的，详细介绍MicrosoftPowerBI的数据可视化功能，包括数据类型和运算符、软件的安装、连接数据源、数据基础操作、可视化设计原则、可视化图表、自定义可视化效果、报表、仪表板、查询编辑器、运行R脚本

MicrosoftPower：BI数据可视化与数据分析

大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。本书力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。

全书分为三大部分，第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势以及驱动产业融合、升级、转型的根本因素，并给出践行大数据的最佳范式。第二部分首次完整 阐述“数据科学”的基础性价值，论述数据

大数据时代的历史机遇

本书分为三篇。第壹篇：从整体上给出数据大图和数据平台大图，主要介绍数据的主要流程、各个流程的关键技术、数据的主要从业者及他们的职责等；数据平台大图分离线和实时分别给出数据平台架构、关键数据概念和技术等；第二篇：介绍离线数据开发的主要技术，包含Hadoop、Hive、维度建模等，另外此部分还将综合上述各种离线技术给出离线数据处理实战；第三篇：集中介绍实时数据处理的各项技术，包含Storm、Spark

离线和实时大数据开发实战

大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、发展及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Sqoop、Kafk、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互

Hadoop大数据实战权威指南

本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第4~11章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第12~15章），选

大数据与机器学习

《Mesos实战》为读者介绍Apache Mesos集群管理器及以应用程序为中心的基础架构概念。《Mesos实战》充满了有用的数据图表及实践指导，它将指引你迈出创建一个高可用的Mesos集群的第一步，接着在生产环境中部署应用程序，最后编写适合自己数据中心的“本地”Mesos framework（计算框架）。你将学习到如何对数千个节点进行弹性伸缩，同时通过Linux和 Docker容器保证不同的进程

Mesos实战

在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得非常巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和

牛津通识读本：大数据（中文版）

<p>《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代

本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与

数据挖掘与数据化运营实战

人工智能究竟是天使，还是魔鬼？
人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗？
未来的机器人是否真的会像电影《Her》《机械姬》中那样具备高超的人类智慧，进而取代人类？
奇点来临时，人类将何去何从？
在《人工智能简史》一书中，人工智能时代的科技预言家、普利策奖得主约翰·马尔科夫将带领我们寻找答案。
约翰·马尔科夫在他的重磅新作《人工智能简史》一书里，从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬

人工智能简史

<p>《先进PID控制MATLAB仿真(第3版)》系统地介绍了PID控制的几种设计方法，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。 全书共分14章，包括基本的PID控制、PID控制器的整定、时滞系统的PID控制、基于微分器的PID控制、基于观测器的PID控制、自抗扰控制器及其PID控制、PD鲁棒自适应控制、模糊PD控制和专家PID控制、神经PID控制

先进PID控制MATLAB仿真

剑指大数据——Flink学习精要（Java版）

本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据

数据驱动：从方法到实践

在本书的第一部分，每一章都聚焦社交网站生态的某个具体方面，囊括了各大主流社交网站，也包括了网页、博客和订阅、邮箱、GitHub以及新增加的Instagram的内容。第二部分提供了实用指南，其中包含超过20个供挖掘Twitter数据之用的简短代码。



（美）马修·A.罗素（Matthew A. Russell）（美）米哈伊尔·克拉森（Mikhail Klassen）著。

社交网站的数据挖掘与分析（原书第3版）

作者布瑞恩·戈德西结合自己的亲身经历，讲述了数据科学从项目准备、解决方案构建到项目交付的全部过程，并以案例的形式深入浅出地讲解了在开展数据科学项目的过程中可能遇到的各种问题，循序渐进地教你解决现实世界中以数据为中心的问题。在阅读本书时，你会发现或掌握有价值的统计技术，并探索强大的数据科学软件。更重要的是，你将使用结构化的数据过程来集成这些知识。完成了这个过程，你便为终身学习和实践数据科学奠定了坚实

数据即未来

数据本无大小，但应用场合、处理方式的不同却分出大小，是谓小数据。数据表示的是过去，但表达的是未来，所以应用数据不仅需要全量数据，也需要样本数据；不仅要了解相关性，更要明白因果关系；不仅要预见未来，更要量化自我。这就迫使我们从更广泛的角度理解小数据，梳理小数据与大数据的分野，从而将相关思路投射、印证于小数据，考察其核心特点和应用特质。本书系统、全面的阐释了小数据，揭示了小数据之美、小数据之道、小数据

小数据之美

本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者

R语言数据分析与挖掘实战

欢迎来到机器人技术的精彩世界！这是一本通俗易懂的机器人技术实践参考书。《机器人制作从入门到精通》从仿生机器人的角度出发，以实例形式详细介绍了当今流行的机器人设计、选材和制作方法，意在让读者以最快的速度掌握制作小型机器人所需的知识和技能，提高制作水平。《机器人制作从入门到精通》中收录的13个精彩实例涵盖了模拟机器人、神经网络机器人、数字机器人、数字式电子计算机等4大门类，内容包括机器人的工作原理、设

机器人制作从入门到精通　第2版

本书全面、系统地介绍了批处理框架Spring Batch，通过详尽的实战示例向读者展示了Spring Batch框架对大数据批处理的基本开发能力，并对框架的架构设计、源码做了特定的剖析；在帮助读者掌握Spring Batch框架基本功能、高级功能的同时，深入剖析了Spring Batch框架的设计原理，帮助读者可以游刃有余地掌握Spring Batch框架。
本书分为入门篇、基本篇和高级篇三部分

Spring Batch批处理框架

《Apache Spark源码剖析》以Spark 1.02版本源码为切入点，着力于探寻Spark所要解决的主要问题及其解决办法，通过一系列精心设计的小实验来分析每一步背后的处理逻辑。
《Apache Spark源码剖析》第3~5章详细介绍了Spark Core中作业的提交与执行，对容错处理也进行了详细分析，有助读者深刻把握Spark实现机理。第6~9章对Spark Lib库进行了初步的探索。在对

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