数据科学与大数据 - 第1页
数据科学与大数据分类电子书精选合集,提供海量优质电子书资源免费下载。支持PDF、EPUB、Kindle等多种格式,当前第1页,每页展示10本精选好书。
计算机 - 数据科学与大数据
Excel Python:飞速搞定数据分析与处理
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
2022年发布
10
[瑞士] 费利克斯·朱姆斯坦

计算机 - 数据科学与大数据
Python金融大数据分析 (第2版)
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
2020年发布
8.9
[德] 伊夫·希尔皮斯科

计算机 - 数据科学与大数据
数据可视化分析:Tableau原理与实践
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
2020年发布
7.5
喜乐君

计算机 - 数据科学与大数据
大数据架构师指南
如果你是一名IT工程师,CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议;如果你是一位IT营销人员,客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向;……在这个信息严重过剩的时代,一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络,并进一步提出有一定理论依据的技术思考,这几乎是不可能完成的任务。您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题?浩如烟海的大数据领域图书可以大致归
2016年发布
7.1
朱进云

计算机 - 数据科学与大数据
数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来(升级版)
数据,自古就有,人口普查、农业统计、军事战争、政治计算……数据虽小,却有助于治国安邦。美国之所以繁荣鼎盛,数据文化根基牢不可破概是主因之一。信息爆炸、互联互通、智慧城市时代,大数据,更以排山倒海之势席卷全球,政府施政、企业掘金,大众要公平与正义,大数据被赋予了新的历史使命。在《数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来》这本书中,从小数据时代到大数据的崛起,作者以宏大的历史观、文化观、大数据观,给我们
2019年发布
8.7
涂子沛

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Hadoop权威指南:大数据的存储与分析(第4版)
《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析(第4版)》结合理论和实践,由浅入深,全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章,第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识,第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维,第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目,第Ⅴ部分提供了三个案例,分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目A
2017年发布
7.7
Tom White

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Hadoop数据分析
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
2018年发布
暂无
[美] 本杰明·班福特,珍妮·基姆著;王纯超译

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Flink基础教程
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
2018年发布
暂无
[美] 埃伦·弗里德曼、 [希] 科斯塔斯·宙马斯

计算机 - 数据科学与大数据
Spark快速大数据分析
《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。
2015年发布
10
[美] 卡劳(Holden Karau)[美] 肯维尼斯科(Andy Konwinski)[美] 温德尔(Patrick Wendell)[加] 扎哈里亚(Matei Zaharia)

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数据分析原理:6步解决业务分析难题
《数据分析原理:6步解决业务分析难题》系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设,又有具体的案例支撑,通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时,本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤,包括对最终数据分析产生关键影响的数据源的选取方法,以及通过对业务模块的判断确定分析方法的适用场景,最终推演、验证、分析出结论,并选择最优的分析结果展现方式,让数据分析全过程形成
2023年发布
6.5
周文全

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