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Spark和Python机器学习实战：预测分析核心方法（第2版）

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机器学习从原理到应用

卿来云黄庆明
本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。

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Spark海量数据处理：技术详解与平台实战

范东来
在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架ApacheSpark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了StructuredStreaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

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《财务分析（第2版）》学习指导与练习

张莉芳万如荣蒋琰
本书分为基础篇、财务报表分析篇、财务分析篇和前景分析篇四篇，具体内容包括：财务分析基础、财务分析框架与战略导航、资产负债表分析、利润表分析、现金流量表分析、所有者权益变动表分析、财务能力分析、财务综合分析、财务危机预警分析、前景预测与价值评估等。

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企业生产经营分析与预测

于颖

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Python程序设计现代方法

黑马程序员
Python作为编程语言的一种，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点；同时Python语法简洁，代码高度规范，是初学者步入程序开发与设计之路的不二之选。本书在Windows环境下介绍Python3.x的基础语法，讲解程序开发流程，并结合项目介绍Python常用模块与通用的程序设计方法。本书分为10章，其中第1、2章简单介绍计算机与程序的概念，讲解Python的基础语法；第3～6章对P

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深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

集智俱乐部
一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。

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Python数据分析与应用（第2版）（微课版）

曾文权，张良均主编
本书共10章，第1章介绍数据分析的概念等相关知识：第2-6章介绍Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数组计算，pandas统计分析，使用pandas进行数据预处理，Matplotlib、seaborm与pyecharts数据可视化，以及使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述Python数据分析方法：第7-9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析；第10

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Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化

姚良
1．从零开始，适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说，看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维，看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的，国内的中文文档都是翻译过来的，在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中，从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字，用简单的语言告诉你学习的重点知识，让你快速上手爬虫。在实战阶段，详细介绍每一个步骤，便于理解，让你也能靠自己写出爬虫。2．实例丰富，解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程，大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站，让你可以学习到各式各样的爬取方式。3．站得更高，设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外，还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程，如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时，形成产品的思维去设计自己的产品。

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实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）

杨俊
面向大数据开发工程师，大数据运维工程师围绕Hadoop、Spark、Flink三大主流平台，详解大数据平台的搭建及数据分析（离线/实时）随书配备全套数据集、安装包、配置文件、海量教学视频（近30GB），方便学用

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机器视觉技术与应用实战

丁少华
本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。

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Wireshark数据包分析实战（第3版）

Wireshark网络嗅探软件详解：2.0.5版IPv6及案例讲解。

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Spark最佳实践

林世飞
腾讯专家首次分享Spark最新实践，基于真实数据，用案例分析全面解读大数据应用设计！

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Spark编程基础

林子雨
系统、完整的数据科学与大数据技术专业解决方案。深入浅出，有效降低Spark技术学习门槛。

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用Python实现深度学习框架

陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题

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应用机器学习方法度量在线品牌忠诚度模型构建研究

赵玮著
在大数据环境下，面对在线消费提供的海量数据信息，传统的技术方法已逐渐无法满足企业创造和维持品牌忠诚的竞争需求。本书构建了一个在线消费大数据时代下的人工智能模型——机器学习模型，通过机器学习方法，对在线消费者的品牌商品购买行为进行聚类，实现具有相似忠诚度的用户的聚类，同时实现在线品牌忠诚度的度量。其中，重点研究机器学习路径、机器学习算法、模型构建方法，以及模型的检验与优化方法。赵玮著的《应用机器学习

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。

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Python数据分析与应用

张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。

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Python数据分析与挖掘

杨玲
本书面向大数据应用型人才，以任务为导向，系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章，第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用，涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块，较为系统地阐述Python数据分析的方法；第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块，并以此进行数据综合案例的分析；第5章介绍Matplot

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Python财务数据分析

主编
随着大数据、人工智能等技术的创新迭代速度加快，经济社会数字化转型全面开启，本书旨在培养会计审计人员的数字化、信息化能力，助推会计审计工作运用新技术、融入新时代、实现新突破。本书围绕Python财务数据分析展开编写，整体分为基础篇、应用篇两部分。基础篇包括第1章~第4章内容，系统阐述了Python环境配置、语法基础、财务数据采集与分析、财务数据可视化等基础知识；应用篇包括第5章~第7章内容，本部分结

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Python数据分析（项目式）

主编
本书紧跟数据分析的最新发展趋势，基于Python的数据分析平台和工具，介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三~项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一