数据科学与大数据 - 第2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商业分析一点通》、《数据科学实战》、《Spark快速大数据分析》、《Python数据科学入门》 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2页。

计算机 -  数据科学与大数据

Tableau商业分析一点通

2015 年,美智讯公司与沈浩老师合作撰写了国内第一本中文 Tableau 书:《触手可及的大数据分析工具——Tableau 案例集》。该书经过了多次重印,发行甚广。《Tableau商业分析一点通》是在上本书的基础上进行的升级,不仅使用最新的 Tableau 2018.1 版本对分析过程重新截图,而且按照高校的教学目标匹配了案例的广度与深度。书中的案例,部分选自 Tableau 原厂的演示数据,其
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2018年发布
6.8 分
美智讯(Bizinsight) 著
Tableau商业分析一点通封面图
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。
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2015年发布
10 分
Rachel Schutt 著
数据科学实战封面图
计算机 -  数据科学与大数据

Spark快速大数据分析

《Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造,讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
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2015年发布
10 分
[美] 卡劳(Holden Karau)[美] 肯维尼斯科(Andy Konwinski)[美] 温德尔(Patrick Wendell)[加] 扎哈里亚(Matei Zaharia) 著
Spark快速大数据分析封面图
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
Python数据科学入门封面图
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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
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2020年发布
6.8 分
张俊红 著
对比Excel,轻松学习SQL数据分析封面图
计算机 -  数据科学与大数据

Hadoop权威指南:大数据的存储与分析(第4版)

《Hadoop权威指南:大数据的存储与分析(第4版)》结合理论和实践,由浅入深,全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章,第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识,第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维,第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目,第Ⅴ部分提供了三个案例,分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目A
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2017年发布
7.7 分
Tom White 著
Hadoop权威指南:大数据的存储与分析(第4版)封面图
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云存储安全实践

本书是“网络空间安全系列丛书”之一。作为中国科学院大学研究生教学辅助用书,本书基于对象存储云服务,构建一个云计算环境下的文件存储应用程序(云盘)。全书共分为 5 章,首先介绍安全云存储的相关知识,然后介绍如何搭建安全云存储系统的开发环境,接着介绍安全云存储系统基础安全服务的实现方法以及安全云存储系统的数据安全服务,最后介绍安全云存储系统的更新、测试与发布。本书旨在为读者呈现一个完整的安全云存储系统
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2020年发布
暂无
陈驰 著
云存储安全实践封面图
计算机 -  数据科学与大数据

统计学习导论:基于R应用(原书第2版)

本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用,涵盖以下主题:线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程,通过图形和实例介绍如何实现 R 语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节,以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容,并对 R 代码进行了全面更新。本书旨
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2024年发布
暂无
[美] 丹妮拉·威腾 等 著
统计学习导论:基于R应用(原书第2版)封面图
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
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2019年发布
7.4 分
张俊红 著
对比Excel,轻松学习Python数据分析封面图
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从零开始学Python大数据与量化交易

《从零开始学 Python 大数据与量化交易》由周峰、王可群编著,是一本将 Python 基础、数据分析与量化交易连接起来的入门实践书。全书面向编程和量化基础相对薄弱的读者,从量化交易是什么以及常见应用开始,再逐步进入 Python 开发环境和基本语法,降低从金融概念跨入程序化研究的门槛。在编程部分,本书介绍 Python 流程控制、常见数据类型、函数和面向对象等基础知识,并进一步讲解 NumPy
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2019年发布
6.8 分
周峰 等 著
从零开始学Python大数据与量化交易封面图