数据科学与大数据 - 第1页

适读人群 ：本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。内容简介xlwings创始人教你如何让Excel飞起来！告别烦琐公式和VBA代码办公人士零压力学Python流行Python库xlwings创始人亲授每当花上几小时手动更新Excel工作簿时，或者每当Excel工作簿因保存了太多数据而崩溃时，你都应该停下来，思考自己是否应该换个工作方式。本书将展示为什么在Excel中引入Python

Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas

本书是一本系统地讲解Tableau Prep和Desktop产品原理与实践应用的书，全书以可视化分析、Tableau计算为重点，详细介绍了如何理解数据的层次、如何使用Prep整理和准备数据、如何使用Desktop开展敏捷数据分析、Tableau高级互动，特别是深入介绍了Tableau的各种计算，从而以有限的数据实现无限的业务场景分析。全书贯穿数据与问题的层次分析方法，并辅以实践案例加衣说明。不仅适

2015年，美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内较早的一本Tableau中文书《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》。该书经过了多次重印，发行甚广。看到书籍如此受欢迎，我们很受鼓舞，于是推出了这本书。《Tableau商业分析从新手到高手》共分为四个部分，分别是产品主题分析、客户主题分析、营销主题分析、技术扩展主题。《Tableau商业分析从新手到高手》偏重于商业分析思路的讲解，采用6个人

近年来，以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》以Apache Spark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。第一部分 大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模

通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。《Hadoop数据分析》旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分，第一部分从非常高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；第二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技

本书注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。《数据科学实战》旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

作为新一代的开源流处理器，Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理，并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。《Flink基础教程》由Flink项目核心成员执笔，系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。Flink的适用场景流处理架构相较于批处理架构的优势Flink中的时间概念Flink的检查点机制Flink的性能优势

《Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。

《Python数据挖掘入门与实践》作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。