数据科学与大数据 - 第2页
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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
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2019年发布
8.7 分
涂子沛 著

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
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2016年发布
7.1 分
朱进云 著

计算机 - 数据科学与大数据
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
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2018年发布
暂无
[美] 埃伦·弗里德曼、 [希] 科斯塔斯·宙马斯 著

计算机 - 数据科学与大数据
Python数据挖掘入门与实践
《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。
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2016年发布
暂无
[澳] Robert Layton 著

计算机 - 数据科学与大数据
Python数据科学入门
本书以Python语言讲述数据科学基础知识,涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析(网络分析)、统计和机器学习等内容。具体内容包括:数据科学的Python核心特性,文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用,数据的绘制,概率与统计,机器学习。
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2017年发布
5.4 分
[俄] Dmitry Zinoviev 著

计算机 - 数据科学与大数据
人人都是数据分析师:Tableau应用实战(第2版)
本书基于Tabelau新版本10.5编写,全面介绍了Tableau的核心功能,包括数据连接与编辑、图形展示与编辑功能,如何与R等工具进行集成,如何在服务器上进行发布管理等内容,而且广泛覆盖数据获取与管理、基础与高级图形分析、地图分析、交互分析与数据挖掘、图表集成整合与分享发布等主要内容,方便大家快速掌握敏捷分析方法与技术。本书适用于互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体
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2019年发布
6.4 分
刘红阁 著
