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
对比Excel,轻松学习SQL数据分析
《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
2020年发布
6.8
张俊红

计算机 - 数据科学与大数据
对比Excel,轻松学习Python数据分析
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
2019年发布
7.4
张俊红

计算机 - 数据科学与大数据
大数据处理框架Apache Spark设计与实现
近年来,以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》以Apache Spark框架为核心,总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用,以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章,主要包含四部分内容。第一部分 大数据处理框架的基础知识(第1~2章):介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模
2020年发布
9.1
许利杰

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
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

计算机 - 数据科学与大数据
Tableau数据可视化分析一点通(案例视频版)
本教材在《Tableau 商业分析一点通》的基础上进行升级,使用Tableau 20203 版本对案例操作进行更新,并按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。本教材中的案例,绝大多数由国内的真实案例修改而来,部分选自Tableau 原厂的演示数据。由于教材中的案例均采用Tableau 20203 版本进行操作,为避免旧版本软件无法打开的情况,所以请先下载新版本。本教材结构清晰、案例丰富、通俗易懂
2021年发布
暂无
何业文

计算机 - 数据科学与大数据
数据科学实战
本书注重人文精神,多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南,堪称大数据时代的实战宝典。《数据科学实战》旨在让读者能够举一反三地解决重要问题,内容包括:数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外,本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。
2015年发布
10
Rachel Schutt

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。
2017年发布
5.4
[俄] Dmitry Zinoviev

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
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
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

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