数据科学与大数据 - 第4页
数据科学与大数据分类电子书精选合集。本页精选包含 《Tableau 8权威指南》、《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(视频教学版)》、《Flink基础教程》、《人人都是数据分析师:Tableau应用实战》 等精选图书,本站提供海量优质电子书资源免费下载,支持PDF、EPUB、Kindle等多种格式,当前第4页。
计算机 - 数据科学与大数据
Tableau 8权威指南
《Tableau 8权威指南》对如何利用Tableau软件制作交互美观的仪表板做了详细而全面的介绍。全书主要分为7个主题:如何连接各种数据源、如何快速创建各种图形、如何创建地图及自定义地图、如何使用各种函数创建新的字段、如何使用参数、如何设计交互的仪表板以及如何共享仪表板并让其自动刷新,适合数据分析师、视觉设计师和对数据感兴趣的开发人员学习提高。如果你是初次接触Tableau软件,那么《Table
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2014年发布
8 分
乔治·佩克 (George Peck) 著

计算机 - 数据科学与大数据
Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(视频教学版)
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
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2018年发布
暂无
邓杰 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
人人都是数据分析师:Tableau应用实战
本书基于Tableau 9.1 最新版本编写,详细介绍了Tableau 的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能,包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R 集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时,书中以目前电力行业已有的监测、分析业务实践为基础,以丰富的实际案例贯穿始终,对各类方法、技术进行了详细说明,方便读者快速掌握数据分析方法。
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2015年发布
7.3 分
刘红阁 著

计算机 - 数据科学与大数据
大话数据分析2 Tableau数据可视化企业应用实战
本书侧重于 Tableau 软件的“企业应用”,以一个企业内 CoE 的日常工作为主线,通过对话的形式介绍了推广自助分析文化的过程。本书不仅详细描述了系统建设过程中的图表应用、仪表板设计、系统性能管理及系统架构等方面的内容,还深入阐述了数据分析文化的推广方法和一些最佳实践,包括 CoE 在赋能、管控方面的职责定义和工作方法,企业提升全员数据素养的实践方法,以及如何通过 Tableau Day 等活
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2019年发布
暂无
高云龙 著

计算机 - 数据科学与大数据
大话数据分析:Tableau数据可视化实战
本书适合Tableau 数据分析师阅读。本书讲述了一个现代企业从最初的报表开发模式转向敏捷型分析模式的故事,通篇以对话的形式模拟职场人员在日常工作中使用数据分析解决问题并进行业务决策的过程。本书组织了一套全新的学习体系,内容由浅入深,从一开始就带入到实际的业务分析应用中,从最基本的时间序列分析开始发现销售模式和季节性波动规律,到通过热图来分析一线销售和服务人员的排班优化,再到深入分析客户的80/2
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2019年发布
7.8 分
高云龙 著

计算机 - 数据科学与大数据
HBase实战
《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
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2013年发布
7.8 分
Nick Dimiduk 著

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
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2020年发布
9.1 分
许利杰 著

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