组织与数据处理 - 第1页

《利用Python进行数据分析》第1版出版于2012年，彼时基于 Python 的开源数据分析库（例如 pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。第3版针对 Python3.10 和 pandas1.4 进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的 panda

本书结合真实项目案例，从面向对象编程范式、设计原则、代码规范、重构技巧和设计模式5个方面详细介绍如何编写高质量代码。第1章为概述，简单介绍了本书涉及的各个模块，以及各个模块之间的联系；第2章介绍面向对象编程范式；第3章介绍设计原则；第4章介绍代码规范；第5章介绍重构技 巧；第6章介绍创建型设计模式；第7章介绍结构型设计模式；第8章介绍行为型设计模式。本书可以作为各类研发工程师的学习、进阶读物，也可

经典数据分析图书再升级，让你轻松应对大数据分析任务，掌握信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习等技能。Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本

本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用 R 编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的 RStudio 培训师掌握宝贵的编程技能，并借助这些技能成为优秀的数据科学家。

《Spark机器学习（第2版）》结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。

数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。本

《SQL学习指南（第3版）》介绍了SQL语言的基础知识以及高级特性，包括SQL基本查询、过滤、多数据表查询、集合、数据操作、分组和聚合、子查询、连接、条件逻辑、事务、索引和约束、视图等内容。同时，为了适应近年来数据库领域的发展变化，本书针对大数据、SQL跨平台数据库服务和数据分析等领域的需求，增加了处理大型数据库的实现策略和扩展技术，以及报表和分析工具等内容。 《SQL学习指南（第3版）》内容循序