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Spark大数据技术基础与应用:Scala+Python版 |
本书以Scala和Python两种编程语言为工具详细介绍了Spark的功能和技术，讲解了Scala和Python的语言基础；深入探讨了Spark的系统原理、系统架构和运行机理，并提供了详细的安装指南；在数据处理方面详细介绍了Spark的RDD编程、结构化数据处理和流数据处理；涉及Spark在机器学习和图计算领域的应用，包括ML库的使用、机器学习流水线的构建、GraphX和GraphFrames的图计算操作；通过丰富的编程实例帮助读者深入理解Spark在大数据处理中的应用。 |
林徐，潘立琼，杨建柏主编 |
中国水利水电出版社 |
TP274 |
49 |
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Hadoop大数据基础应用教程 |
本书结合理论和实践，深入浅出地介绍了Hadoop海量数据处理平台主要技术和相关应用。全书共计11章。其中，第1-7章主要介绍Hadoop基础理论知识，涉及大数据概述、Hadoop结构、HDFS文件系统，MapReduce编程思想及应用程序开发和工作机制，Hadoop的I/O操作。第8-11章介绍了Hadoop主要的相关应用，包括数据分析Pig，数据仓库Hive，海量数据库HBase和ZooKeeper管理系统。 |
陈建峡主编 |
西安电子科技大学出版社 |
TP274 |
33 |
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数据资产财务核算与财务管理 |
本书从数字资源的资产化确认方法，资产化确认标准，资产化分类，财务核算，财务报表及数字资产财务管理等各个方面做出了相应的探讨，提出了明确的观点和方法。 |
王咏梅著 |
中国财政经济出版社 |
TP274 |
96 |
0 |
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Spark大数据分析入门与实战:Scala版 |
大数据分析技术是大数据技术专业的专业核心课，是在学习基本的大数据理论知识和程序设计知识的基础上，开设的一门理论+实践的课程，其对接专业人才培养目标，面向大数据分析师工作岗位，培养学生具备一定的创新意识、团队意识、逻辑推理能力、综合分析能力、实践动手能力、自主学习能力的职业素质，让学生能够熟练掌握Scala编程语言，了解Spark大数据平台架构原理，理解SparkSQL基本概念及其架构，理解SparkStreaming工作原理，掌握大数据系统的架构和设计方法，掌握分布式计算框架Spark对大规模数据的交互式分析，掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题，能够熟练应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。 |
陈静，张兵，李方主编 |
电子工业出版社 |
TP274 |
48 |
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Hadoop大数据项目实战:微课版 |
本书以项目实战为核心载体，采用任务驱动教学模式，系统且深入地解析Hadoop生态圈中主流的大数据开发技术。全书精心编排7个项目，从Hadoop的基础理论入门，逐步深入到Hadoop集群环境配置、Hadoop分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架，再到MapReduce离线数据处理、基于Hive的离线数据分析，最后以综合项目实战，构建起完整的知识体系。本书提供了详细且易操作的步骤指引，即便是零基础的读者，也能通过练习，顺利搭建稳定的Hadoop集群，并独立完成复杂的项目开发。本书兼具通俗易懂的语言表达与丰富实用的技术细节的特点，不仅是大数据开发初学者夯实基础的“入门宝典”，也是大数据运维人员优化技能、大数据分析与挖掘从业者提升实战能力的“进阶指南”。 |
廖丽，张鲁燕，黄天春主编 |
电子工业出版社 |
TP274 |
48 |
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价值跃迁:数据资产化的“数据宝模式” |
本书聚焦数据价值实现，分析新一轮科技革命和产业变革背景下数据价值化的战略意义，研究了数据价值化的内涵与基本路径，当前推动数据价值化面临的突出问题和主要挑战。在国情调研基础上，该书深入分析总结了贵州数据宝网络科技有限公司(简称“数据宝”)以数据资产化为核心推动数据价值实现的实践探索，结合多个行业典型应用案例，提出了数据资产化的“数据宝”模式，并进一步结合对人工智能赋能场景强化“数据要素X效应”的理论分析，探讨了数据价值化的发展趋势，提出了以数据资产化为抓手推动数据价值实现的政策建议。 |
彭绪庶，罗以洪，端利涛著 |
中国社会科学出版社 |
TP274 |
68 |
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智能检测技术与传感器:2版 |
本书共13章，分为传感器检测的基本理论基础(包括第1章和第2章)、按物理原理分类的各种传感器的工作原理与应用(包括第3-9章)、智能检测传感系统(包括第10-13章)三大部分内容。 |
罗志增，席旭刚，高云园编著 |
西安电子科技大学出版社 |
TP274 |
36 |
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ChatGPT玩转数据分析:从基础入门到项目实践 |
本书主要聚焦在如何将AIGC产品(主要是ChatGPT)应用到数据分析的学习和工作中，重塑传统的数据分析的技能栈，帮助数据分析相关的从业者提高数据分析效率或者转行数据分析的同学快速高效学习数据分析。主要包括用AI重塑数据分析3大块的软硬技能：数据分析业务：包括数据分析的基础业务知识、思维和方法、数据分析中的统计学知识；数据分析工具：数据分析必备的EXCEL，SQL，PYTHON等工具；数据分析实战：包括及机器学习、文本挖掘与自然语言处理、因果推断、商业分析等实战项目。 |
李朝成著 |
清华大学出版社 |
TP274 |
89 |
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Hadoop核心技术与大数据平台搭建 |
全书共12个单元，内容包含大数据与Hadoop概述、Hadoop大数据处理平台的安装与配置、分布式文件系统HDFS、MapReduce和YARN技术、分布式数据库HBase、数据仓库Hive的安装部署、大数据迁移工具Sqoop、ZooKeeper分布式协调服务、日志采集系统Flume、Kafka分布式消息订阅系统、大数据内存计算Spark、流式计算引擎Storm。本书按项目引领、任务驱动模式，内容由浅入深、从原理到实战，安排教学内容。全书共设50个任务，在Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、ZooKeeper、Flume、Kafka、Spark和Storm等相关单元都介绍了环境搭建和项目案例，以便读者能更好地学习和掌握大数据的关键技术。 |
蒋道霞，符学龙，秦媛媛主编 |
电子工业出版社 |
TP274 |
59.8 |
0 |
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数据安全与治理 |
本书内容涵盖了数字经济与数据要素的关系、全球数据安全与治理政策、数据产权、数据质量，以及数据泄露与防御、隐私保护、机器学习模型安全、联邦学习中的数据安全等关键领域。 |
陈媛，韩潇主编 |
电子工业出版社 |
TP274 |
59 |
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大数据综合应用实践教程 |
本书分为3篇，第1篇为数据采集篇，通过3个项目分别介绍3种不同技术如何实现不同数据采集，同时设置有任务实战部分，指导读者按步骤完成采集项目。第2篇为数据分析与可视化篇，共4个项目，本部分对收集的数据进行分析和可视化，针对不同类型的数据，运用相关分析算法，采用不同的图形，直观展示数据分析成果，体现数据分析的魅力。第3篇为数据运维篇，针对当前高速海量数据处理中常见的问题进行分析，HBase组件数据运维项目针对大数据处理中常见的故障，手把手教你配置参数，保障数据读写高效稳定。 |
高敏，李野，刘春媛主编 |
西安电子科技大学出版社 |
TP274 |
30 |
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数据管理导论 |
本书旨在通过理论教学与实践操作训练，使学生掌握数据管理与数据服务的基础知识、数据开发与利用的原理，具备从事数据管理与数据服务的基本能力，了解数据管理、数据治理、数据服务、数据合规、数据伦理、数据安全等概念，为信息用户研究、数据分析等课程奠定必要的理论基础。本书主张数据管理不仅是一门技能，更是一门艺术。它强调数据的价值、质量、生命周期、治理和合规等方面，并突出数据伦理、数据服务、大数据与政府治理、大数据与经济发展等前沿领域。 |
陈兰杰等编著 |
社会科学文献出版社 |
TP274 |
128 |
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大数据分析与处理:实践者的研究方法 |
全书分为六部分共20章，内容循序渐进，从大数据的基本概念出发，逐步深入探讨数据采集和预处理、数据存储、数据处理、大数据分析平台以及大数据应用等关键环节。本书详细介绍了PyTorch、TensorFlow和SparkMLlib等热门大数据分析平台，并通过深入剖析和实战演练，帮助读者轻松掌握这些先进工具的使用技巧。同时，本书针对数据可视化、文本分析、推荐系统等经典应用场景，通过案例分析和代码实现，引导读者从理论走向实践，快速掌握大数据分析的核心技能。 |
车海莺等编著 |
机械工业出版社 |
TP274 |
79 |
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Hadoop大数据开发技术 |
本书围绕Hadoop大数据处理框架展开，旨在深入介绍Hadoop生态系统的开发技术及应用。本书内容涵盖Hadoop基础知识，MapReduce编程模型、HDFS文件系统、YARN资源管理器等关键概念，以及Hadoop集群的搭建、优化和调试方法。此外，本书还重点讲解了Hadoop生态中常用采集组件(如Sqoop、Flume等)的开发与整合技术，帮助读者全面掌握大数据处理的流程和方法。本书将理论与实践相结合，通过丰富的案例和实例帮助读者更好地理解和运用Hadoop技术。 |
刘月峰主编 |
机械工业出版社 |
TP274 |
79 |
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数据采集与处理技术研究 |
本书主要对数据采集与处理技术进行了系统论述。概述了数据采集的基础知识，具体包括数据采集的发展历史、概念、任务、类型、重要性和基本流程；分析了传统数据采集方法和现代数据采集技术；从数据处理技术基础、数据挖掘与数据分析技术、数据安全与隐私保护技术三个方面对数据处理技术进行了具体剖析；探索了数据采集与处理技术的应用领域、面临的挑战与发展趋势。 |
邹志琼著 |
武汉理工大学出版社 |
TP274 |
68 |
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机密虚拟化:云计算大模型时代的数据安全新范式 |
本书重点介绍了机密计算，特别是机密虚拟化的核心概念、实现原理以及实际应用案例。本书分为四篇：基础概念、架构实现、实践案例和未来展望。基础概念篇介绍了云计算对数据安全与隐私保护的需求，重点讨论了隐私计算，尤其是机密计算的基础概念及技术演进趋势。架构实现篇则聚焦于机密虚拟化，分析了其出现的背景及典型的技术实现，并以英特尔的TDX技术为例，深入探讨其微架构、指令体系、系统软件实现等内容。实践案例篇通过剖析具体案例，探讨了机密计算在云业务场景中的应用及其带来的收益，涵盖了人工智能、大模型、数据库等领域。未来展望篇则从技术、生态和规范等角度，展望了机密计算未来发展的方向和机遇。 |
宋川，朱运阁主编 |
电子工业出版社 |
TP274 |
108 |
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我叫大数据 |
本书第一章为读者揭示了数据的魅力以及其在日常生活中的无处不在。随后的章节详细介绍了数据的成长、存储和处理方式。从早期的磁带和光盘，到现代的Hadoop、Spark和分布式系统，读者将对大数据技术有一个全面的了解。中间章节着重于大数据在不同领域中的应用，如社交媒体、金融市场和电商，展示了数据如何被转化为有价值的洞察和解决方案。同时，书中也详述了数据处理和机器学习的方法，让读者了解到计算机是如何”思考”和从数据中”学习”的。后续章节则深入讲解了大数据的采集、存储和处理技术，为读者呈现了大数据的后台运行机制、架构原理等。从数据的采集、传输，到其如何被存储、清洗和展现，每一个环节都至关重要。在大数据应用的最后部分，书中讨论了其如何助力企业实现数字化转型，为企业决策提供坚实的数据支撑。此外，也对数据治理进行了详细的探讨，强调了数据质量、安全和隐私的重要性。 |
张伟洋，宫兆阳著 |
电子工业出版社 |
TP274 |
68 |
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数据安全 |
全书共13章，分为三部分。第1部分(第1-3章)为数据安全基础和参考防护架构，主要包括数据安全概述、数据分类分级、数据安全防护参考架构等。第2部分(第4-11章)为数据安全原理与技术，主要包括数据加密、数据脱敏、数据访问控制、数据水印、数据容灾备份、数据安全销毁、隐私计算、数据审计等。第3部分(第12、13章)为数据安全治理与典型产品介绍，为读者提供了在实际应用中解决数据安全问题的能力、工具和方案。 |
白杨，陈丁，熊熙主编 |
清华大学出版社 |
TP274 |
59.8 |
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大数据技术导论 |
全书共10章，分别是大数据介绍、数据采集、大数据架构、大数据存储、数据清洗、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全、数据治理以及大数据的应用。本书旨在为读者提供一个全面、系统的介绍，帮助读者理解大数据的核心概念、关键技术及其应用。在阅读本书的同时，编者也鼓励读者动手实践，尝试使用一些开源工具和技术栈来构建自己的大数据项目，以加深理解和提高技能水平。 |
汤东，陈艳，黄源主编 |
电子工业出版社 |
TP274 |
50 |
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共商共建共享:全球数据治理的“中国方案” |
本书在分析世界各国数据治理和相关多边机制发展现状与困境的基础上，结合新时代以来党中央相关部署要求，提出了相关对策建议。 |
王健，程海烨著 |
上海人民出版社 |
TP274 |
88 |
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