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  • Python数据分析与挖掘实战
  • 本书共15章,分两篇:基础篇和实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的
  • 发布日期:12-10  出版日期:01-01
  • 深入理解Hadoop(原书第2版)
  • 本书详细地讲述了Hadoop生态圈中最为重要的几个组件。不仅介绍了Hadoop涉及的分布式理论基础知识,还着重讲解Hadoop系统的工程实践应用。为了深入浅出地讲述Hadoop各个组件的运行机理,作者使用了贴切的实战用例
  • 发布日期:11-27  出版日期:01-01
  • 数据挖掘核心技术揭秘
  • 本书包括五部分内容。第一部分(第1~3章)涉及数据挖掘技术的基础知识,介绍数据挖掘的定义、数据挖掘工具及应用领域,数据挖掘的数学基础内容,以及海量数据挖掘处理技术。第二部分(第4~5章)分别从聚类技术
  • 发布日期:11-09  出版日期:01-01
  • 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
  • 发布日期:11-09  出版日期:01-01
  • 分布式计算、云计算与大数据
  • 本书将传统的分布式计算与新兴的云计算、大数据等技术综合起来,以应用需求为背景讲解技术原理和应用方法,主要内容包括:传统分布式计算的基本原理和核心技术,云计算的原理、架构、实现技术及安全问题,大数据
  • 发布日期:11-04  出版日期:01-01
  • Spark高级数据分析
  • 本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典,由著名大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark,然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识,接
  • 发布日期:10-28  出版日期:01-01
  • ELK stack权威指南
  • ELK stack是以Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件为主的数据处理工具链,是目前开源界最流行的实时数据分析解决方案,成为实时日志处理领域开源界的第一选择。然而,ELK stack并不是实时数据分析的灵
  • 发布日期:10-22  出版日期:01-01
  • Splunk智能运维实战
  • 《Splunk智能运维实战》共10章,第1章介绍将数据导入Splunk的基本方法;第2章介绍使用Splunk搜索数据的基本方法;第3章介绍如何创建仪表盘和数据的可视化图表;第4章介绍如何创建并修改Splunk应用程序;第5章介绍
  • 发布日期:10-21  出版日期:01-01
  • R语言数据分析与挖掘实战
  • 笔者从实践出发,结合大量数据挖掘工程案例与教学经验,以真实案例为主线,深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差
  • 发布日期:10-19  出版日期:01-01
  • Spark快速大数据分析
  • 本书由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
  • 发布日期:10-14  出版日期:01-01
  • 数据驱动安全:数据安全分析、可视化和仪表盘
  • 世界顶级安全专家亲笔撰写,深入剖析安全领域中的数据分析及可视化方法,包含大量真实案例和数据。从安全数据收集、整理、分析、可视化过程,详细讲解如何设计有效的安全数据可视化,并走向数据驱动的安全研究 。
  • 发布日期:09-29  出版日期:01-01
  • Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理
  • Spark 是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新成员。它不仅为分布式数据集的处理提供了一个有效框架,而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理,提供了统一的解决方案,因
  • 发布日期:09-25  出版日期:01-01
  • Power Designer系统分析与建模实战
  • 本书分为入门篇、基础篇、高级使用篇和综合案例篇,从四个方面展开介绍。其中,高级使用篇是本书的一大亮点,它偏重于经验分享,放眼同类的图书,能在经验分享方面着墨较多的并不多;综合案例篇是实际案例的分析
  • 发布日期:07-30  出版日期:01-01
  • 大数据 : 互联网大规模数据挖掘与分布式处理 : 第2版
  • 本书由斯坦福大学Web 挖掘课程的内容总结而成,主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统、社会网络图挖掘和大规模机器
  • 发布日期:07-07  出版日期:01-01
  • Hadoop YARN权威指南
  • 《Hadoop YARN权威指南》由YARN的创建和开发团队亲笔撰写,Altiscale的CEO作序鼎力推荐,是使用Hadoop YARN建立分布式、大数据应用的权威指南。书中利用多个实例,详细介绍Hadoop YARN的安装和管理,以帮助用
  • 发布日期:07-01  出版日期:01-01
  • Hadoop核心技术
  • 《Hadoop核心技术》是一本技术深度与企业实践并重的著作,由百度顶尖的Hadoop技术工程师撰写,是百度Hadoop技术实践经验的总结。本书从使用、实现原理、运维和开发4个方面对Hadoop的核心技术进行了深入的讲解。使
  • 发布日期:06-26  出版日期:01-01
  • 数据库系统:数据库与数据仓库导论
  • 本书基于互联网和商务智能应用环境,介绍操作型数据库和分析型数据库的基本概念、设计方法和使用技巧,兼具时效性、理论性和实用性。主要内容包括:数据库基础知识,数据库需求与ER建模,关系数据库建模,SQL,数
  • 发布日期:06-18  出版日期:01-01
  • 数据集成原理
  • 本书主要讨论数据集成技术,共分为三部分。第一部分主要关注数据集成领域的基本知识,如查询表达式、数据源描述、异构数据与模式的匹配、模式操作、查询应答、Web数据抽取以及集成数据的存储。第二部分主要关注扩
  • 发布日期:06-05  出版日期:01-01
  • R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例
  • 数据挖掘技术已经广泛用于政府机关、银行、保险、零售、电信、医药和研究领域。最近,越来越多的数据挖掘工作开始使用R工具来完成,R是一个用于统计计算和制图的免费软件。在最近的调查中,R已经被评为数据挖掘领
  • 发布日期:05-29  出版日期:01-01
  • SAP HANA平台软件开发实战
  • SAPHANA是一款革命性的产品,开创了大数据内存计算的先河。本书详细讲述SAPHANA平台的各种技术以及在SAPHANA平台上的软件开发过程。主要内容包括:SAPHANA的各个特性;SAPHANAStudio;属性视图;分析视图;图形化
  • 发布日期:05-26  出版日期:01-01
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