JD-Presto 研发团队 ，是京东众多研发团队中的一员，在开源软件领域获得多项大奖 适读人群： Presto技术狂热者&攻城狮、对京东技术内幕好奇的小伙伴 亮点： 市面上第一本详细介绍Presto技术的书籍...预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 《R语言预测实战》主要分为预测基础、预测算法、预测案例三大部分。...作者：游皓麟，知名高级数据分析师 适读人群：R语言数据分析师、R语言研究大数据预测的入门者 亮点： 市面上为数不多的系统讲解R语言预测专题的书籍 可以get到做R语言预测时的基本步骤和方法思路，还有更多技术细节...本书以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点，系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理，对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。...作者：邵学杰，中国医学大数据概念提出的实践者与先行者，医学数据挖掘的先行者 适读人群：医疗数据挖掘爱好者、临床研究者、 医疗大数据初学者 亮点： 将统计学与医学深度结合，首次提出医学数据模式识别的七大原理
花时间掌握数据科学，这是值得的投资。 如何掌握和应用数据科学呢？本文介绍两本具有实用性的数据科学经典书籍。...，想利用Python做数据科学，强烈推荐您阅读这本书籍。...【温馨提示：需要电子书籍或者想加入数据人网Python语言，请加微信：luqin360】 第二本书籍：《R for Data Science- Import, Tidy, Transform, Visualize...简而言之：数据导入、数据处理、数据可视化、数据变换、数据建模和数据报告等数据科学知识。 书籍封面如下： ?...【温馨提示：需要电子书籍或者想加入数据人网R语言，请加微信：luqin360】 您在阅读中，关于数据科学经典书籍，有什么需要补充的，请留言。 关于数据科学更多内容，请阅读数据科学系列文章。
在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。...对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！ ?...2、《深入浅出数据分析》 推荐理由：《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言，从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。...通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，让你成为一个数据分析专家。而且，这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。...以上为大家整理出来的入门书籍清单都是公认的必看经典教材，大家可以选择自己喜欢的进行详细的学习，相信大家学完上面的任何一本书都能受益无穷。
数据挖掘导论 一、绪论 数据仓库：一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析。...数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分，KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。...如图： 数据预处理：包括清洗数据以便消除噪声和重复的观测值，以及选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。它是整个知识发现过程中最费力、最耗时的步骤。...可视化可以帮助数据分析者从不同角度探查数据和数据挖掘的结果。 数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向，他们是商业智能的主要组成部分。 传统的数据分析中遇到的困难 算法可伸缩性。...如在处理不同数据集中，其结构之间的差异，需要实现新的数据结构。 数据集维度高。随着维度（特征数）增加，计算复杂性增加。 异构数据、复杂数据多样。如半结构化的文本。 数据多分布。
《Linux设备驱动》 -- 也就是我们所说的LDD3了； 适合一定基础的人阅读，深入学习Linux不可或缺的知识； 《UNIX环境高级编程》 这本书并不...
后面的章节涉及的范围比较广，接口设计、插件架构、领域驱动、CQRS、事件源架构等都有涉及到，作为一个入门的架构书籍还是非常不错。 如果你又是从事 .NET 开发，那这本书就更适合了。...后来公众号文章整理出版成书，便入手了一本，读起来很轻松，相比较经典的大部头算法书籍，这本书能很容易理解和读进去。...这是一本开源入门必读书籍。 在互联网世界里，有一种与传统软件开发模式（大教堂模式）截然不同的全新的模式：集市模式。 大教堂模式是封闭的、垂直的、集中式的开发模式。...我希望拙作（《时间简史》）和本书一样使人们觉得，他们不必自处于伟大的智慧及哲学的问题之外” 这本书形式上是作者罗伯特带着儿子骑摩托车穿行美国的游记，实质是能给我们带来思考的哲学书籍。
作者丨赵静来源丨华章计算机（hzbook_jsj） DB-Engines最近发布了2021年4月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了370种数据库的排名指数。...▲Redis流行趋势图 众所周知，Redis的性能之所以如此之高，原因就在于它的数据都存储在「内存」中，所以访问 Redis 中的数据速度极快。...Redis作为基于键值对的NoSQL数据库，具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式等特性，同时Redis本身非常稳定，已经得到业界的广泛认可和使用。...第30-45名的数据库本月排名，以及较去年同期的排名均出现了下降，出现了一大片双向下红色箭头的盛况。但是，基本变化不大，都是一两位的上下浮动。 ?...今日头条内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。
书中作者还给了一个关于思考的豆列： https://www.douban.com/doulist/127649/#/ 软技能 《软技能》是一本写给技术人员的非技术类书籍，即使你不写代码，读读这本书也可以受益不少...作者很喜欢读书，也建议我们多读书，在本书的最后给了一个大的书单，我整理在我的豆瓣书单中： https://www.douban.com/doulist/149016910/#/ 幸运的是，这本书的翻译依然是王小刚...这本书印象比较深的就是告诉我们方案不是需求，以及怎样去挖掘背后真实的需求，这对我们做项目或是产品有非常大的帮助。 软件研发效能提升之美 这是一本比较新的书。...只是为了好玩 之前看技术书籍比较多，这好像是看的第一本自传。 如果你是一个程序员，那么你一定知道林纳斯，他创造了 Linux 和 Git ，这两个东西我们日常工作经常在使用。...本书分为三个部分： 1、介绍项目管理的基础知识； 2、介绍极简项目管理的五大过程和 19 个步骤； 3、项目管理者的成长问题。 目的就是要解决中小企业和创业团队中的项目管理问题，非常适合现阶段的我。
本文总结了业界的十本经典书籍，我们来一一探索吧。 《The Pragmatic Programmer》 ?...这本书是大多数非技术人员所选择的编程书籍，以诙谐、幽默、图文并茂、打破传统著书的方式，由浅入深地详解了设计模式的精神及重点。...除去大多数书籍都谈论到的模式实现方法，本书也解释了模式设计缘由。全书以Java程式语言为范例，是程式设计课程的最佳教材，其最新版本包括了Lambda中的Java 8更新。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 尝试并理解描述每个年龄段的书籍的基本功能会很有趣，我们是否可以找到一条规则，根据给定的描述，我们可以自动为新书分配年龄段？...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
《代码整洁之道》《代码大全》《编写可读代码的艺术》三本书是讲编码规范方面的三大著作。看完这三本书，基本的编码规范你就掌握全了。 8....如果说《重构》是讲如何做低层次的重构，那这本书就是在讲如何做高层次的重构，也就是我们专栏中要讲到的小重构和大重构。...这些书我基本上都看过，并且很多都看了好几遍，如果你时间宽裕，想要真正掌握写出优秀代码的能力，非常推荐你认真看一下，相信会对你有非常大的帮助。...如果说数据结构和算法是教你如何写出高效的代码，那设计模式讲的就是如何写出可扩展、可读、可维护的高质量代码。因为代码光 “够用” 是远远不够的，还要 “好用”。...我是王争，《数据结构与算法之美》作者，前 Google 工程师，我干过架构、做过产品、带过团队、创过业，最后发现还是喜欢写代码。工作十多年，始终没有脱离编码第一线。
感兴趣的书籍 数据科学有很多好书，在本文末尾，我列出了39本我所读过的数据分析书籍。如果列表中没有涵盖你认为优质的书，请给我留言。 详细的回顾 一次回顾一堆书是一个艰巨的任务。...以下是我列出的，在阅读数据科学书之前值得一看的理想书籍清单。记住，你永远不会从一本书中获得足够的知识，因为科学领域是非常复杂的，一本书是远远不够的。...这些都是写数据科学相关书籍是会遇到的问题。一些作者会选择涵盖一个非常具体的领域，当查看这些作者的学术资料时，我们看到他们的研究与著作之间的联系。...大多数时候，这些作者写的不是一般的数据科学书籍，而是他们的研究的一部分。他们的目标受众也比较狭窄。另一方面，一些作者针对数据科学教学，关注的是基本的和全局的部分，而不是细节。...因为他们必须掌握内容背后的真谛，这使得他们在解释问题时能够深入，同时避免读者脱离本书的大框架。 代码解释 代码很重要，但不是必需的。
范围包括： 工作相关的书：包含编程语言、架构、管理等 人物传记 自我提升：思维、认知 闲书 数据密集型应用系统设计 最早知道这本书是因为左耳朵耗子的推荐，当天就下单了，挑着看的，现在还没完全看完。...对于一个应用系统来说，如果 “数据“ 是其成败决定性因素，包括数据的规模 、数据的复杂度或者数据产生与变化的速率等， 我们就可以称为 “数据密集型应用系统”。 我们平时做的大多数系统大多都是此类。...用户通过一个请求访问内存、缓存、消息、数据库、硬盘等数据介质中的数据，然后经过一系列逻辑处理，最终返回给用户。...买这本书一是相信 Fenng 的推荐，另外书中的作者有些之前听过，还蛮想深入了解下，比如：冯大辉、池建强、亦仁、邱岳、屠龙的胭脂井、粥左罗 。...这本书和《底层逻辑》我觉得也可以对比着来看，同样一个事情找几本相关的书籍交叉着看，能看到更多的维度和角色，理解会更深刻。
昨天，ppip同学留言： 你的js主要是用什么材料学的？推荐用哪本教程呢？ 我想了一下，发现自己还真的读过不少书。我在这里做一个总结，希望对想学习Javasc...
对于深度学习框架而言，PyTorch是一匹十足的黑马，虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置，但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。...小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍，方便大家查阅学习。 01 深度学习框架PyTorch：入门与实践 ?
Taleb 的大名就不用多说了，《The Black Swan》, 《Fooled By Randomness》, 《The Bed of Procrustes...
于是就打算实际操作，通过爬虫方式爬取某东上的书籍、通过数据来帮助大家更科学、更合理的选择学习资料。...本篇文章分为上、下两篇，今天是上篇，主要分享如何爬取书籍信息 上篇主要是分享如何通过Python爬取某东上的书籍信息 下篇主要是通过对爬取的数据进行分析，帮大家寻找一些口碑和销量都不错的书籍。...不过对于爬虫来说，这种对数据无影响的参数直接干掉就是了(click这个参数也对数据没影响，直接干掉)。 于是，通用的请求的url如下： https://search.jd.com/Search?...而我在抓取数据的时候，为了保证评论数正确性和代码的可读性，请求只携带当前书籍sku_id，返回当前书籍的评论数和好评率。_参数是时间戳，很好处理。 轻轻松松搞定了评论 ?...详情页获取销量排名 自营书的销量排名数据是在详情页面，所以这次需要进入详情页去一探究竟。还是刚才的操作，先看了一波源码，毛都没看到。
入门的第一步是学习一些经典课程并配套经典书籍，一般来说这个过程在半年之内比较合适。在这个部分我介绍的课程和书籍都属于难度非常低的，对数学和编程都没什么太大的要求。...这本书更适合作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
问题：数据可视化的优秀入门书籍有哪些？ 问题描述：作为一个深爱着并学习着新媒体设计的学生，我非常感兴趣数据可视化相关知识。我学习绘画设计十几年，对视觉信息敏感，有基本的编程知识。...很希望阅读入门级的、适合自己的数据可视化书籍，谢谢。...，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的《就这么简单》其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。...另外涂子沛的《大数据》也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。...2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，《数据可视化；如果嫌贵，可以买这本教材：《数据可视化的基本原理与方法
此外，该书对整个交易系统的大框架有着非常简明而有条理的描述： ?...在上图交易系统里面： Alpha 模型负责多赚钱 Risk 模型负责少亏钱 交易费用模型负责记账 组合构建模型负责最优化权重 Execution 模型负责最优下单 以上每个模型要想做好，数据是必须的，研究是必要的
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