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数据科学:R语言实现

数据科学:R语言实现

作者:
丘祐玮
         
¥30.00

本书通过简单直观的R代码、逐渐深入的讲解以及省时省力的方法,提供了大量数据分析样例,终帮助你高效地解决各类数据问题。第1章介绍了如何创建R函数,避免不必要的代码重复。你会学到如何借助R程序包在各种数据源上准备、处理和执行复杂的ETL操作。后面的章节介绍了财务数据的时间序列分析,同时还介绍了机器学习的几个热点,例如数据分类、回归、聚类、关联规则挖掘、降维等。本书的结尾中,你会学到如何解决实际问题,并能够在数据分析过程中轻松地给出解决方案。

R语言机器学习:实用案例分析

R语言机器学习:实用案例分析

作者:
【印】拉格哈夫·巴利;【印】迪潘简·撒卡尔
         
¥25.00

本书的作者Raghav Bali在机器学习领域具有丰富的实践经验。他在本书中介绍了多种机器学习算法,并且给出了机器学习最热门的3个领域(涵盖电子商务、金融和社交媒体领域)中的案例。对于每一个实际案例,从对案例数据的探索、整理,到模型的建立和评估,每一步都给出了详尽的步骤和R代码。读者从中可以掌握机器学习和R语言的应用与技巧,同时也可以学习相关的领域知识。

Hadoop与大数据挖掘

Hadoop与大数据挖掘

作者:
张良均;樊哲等
         
¥25.00

本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等,针对大数据相关技术,如Hadoop、HBase、Hive、Spark等,都有专业章节进行介绍,并且针对每一模块都有相应的动手实践,能有效加深读者对大数据相关技术原理、技术实践的理解。书中的挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节,如数据采集、数据预处理、数据挖掘等,通过案例对整个系统的架构进行了详细分析,对读者有一定实践指导作用。对于学习大数据相关技术的高校师生来说,本书不仅提供了大数据相关技术的基础讲解及原理、架构分析,还针对这些原理,配备有对应的动手实践章节,帮助读者加深对原理、架构的认识。同时,在每个模块结束后,书中会有一个相对独立的企业应用案例,帮助读者巩固学到的大数据技术相关知识。

企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用

企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用

作者:
吕兆星;郑传峰;宋天龙;杨晓鹏
         
¥30.00

本书分13章,分别从企业大数据战略定位、企业大数据落地实施和价值评估,以及大数据的变革与挑战这三大方面进行撰写,宏观上涵盖了企业战略决策和定位,微观上涵盖了大数据职能、思路、方法、流程、开发、应用、评估的整个环节。企业大数据的知识完整性也是本书的特色之一。

互联网+模型构建:深度解读互联网+的8大核心技术

互联网+模型构建:深度解读互联网+的8大核心技术

作者:
朱雷;杨欢;张世才
         
¥25.00

面对企业的“互联网+”转型,每一名专家都能拿出一套成熟的方案,但是这些方案是否适合企业的持续性发展却尚未可知。企业转型难免挫折,但是企业承受不起严重的失败,只有在充分分析所有可知的、未知的资源之后,才能做出可靠的、合理的战略部署。本书从“互联网+”的核心技术出发,详细讲解了大数据、云计算、移动互联、3D打印、工业4.0等技术在企业中扮演的关键角色,并通过和“互联网+”相结合,对新技术所促成的网状实施协同新景观进行了全面分析和渗透。本书从独特的视角定位,让“互联网+”以“信息为核心”的本质逐渐显现,也为未来继续探索“互联网+”在行业中的发展前景奠定了基础。

Hi,,