组织与数据处理 - 第2页

《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。

本书是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的 10 位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永

现代的分布式技术在互联网应用的驱动下，在 CAP 理论的引领下，已经有了很多新的内涵和外延。而分布式技术体系下，分布式数据库技术的发展方兴未艾，其中有很多“新”问题正在被研究，例如：CAP 理论中代表分布式一致性的 C 和事务 ACID 中的 C 之间是什么关系？是否存在可结合之处？当然，也有很多“新”技术正在发展中。 但是，在分布式数据库领域缺少体系化的、深入剖析数据库原理的书籍，使得这个领域的

Learn the technical and soft skills you need to succeed in your career as a data analyst.