数据科学与大数据 - 第3页

《HBase实战》是一本基于经验提炼而成的指南，它教给读者如何运用HBase设计、搭建及运行大数据应用系统。全书共分为4个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史，讲解HBase的基本原理模式设计以及如何使用HBase的高级特性；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术；第四部分讲解如何把原型开发系统升级为羽翼丰满的生

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

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

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书秉承循序渐进、易于理解、学以致用和便于查询的讲授理念，讲解时结合了大量实例和作者多年积累的一线开发经验。本书作者拥有丰富的视频制作与在线教学经验，曾经与极客学院合作开设过在线视频教学课程。为了帮助读者高效、直观地学习本书内容，作者特意为本书录制了配套教学视频，这些教学视频和本书配套源代码文件读者都可以免费获取。本书共

Druid 作为一款开源的实时大数据分析软件，最近几年快速风靡全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景，包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析等，在腾讯、阿里、优酷、小米等公司都有大量成功应用的案例。《Druid实时大数据分析原理与实践》的目的就是帮助技术人员更好地深入理解Druid 技术、大数据分析技术选型、Druid 的安装和使用、高级特性的使用，也包括一些源

《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》是《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。全书分为3 篇：第1 篇主要介绍数据分析的基础知识，包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程，使读者对数据分析有一个整体的认识；第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识，包括如何选取一列数据、如何对数

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。《对比Excel，轻松学习Python数据分析》围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必

《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

《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践，目的是让读者快速上手。第1 篇首先介绍了Python 的基本语法、面向对象开发、模块化设计等，掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程

Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从