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精通Spark数据科学

(美) 安德鲁·摩根 (Andrew Morgan)
精通Spark框架与应用，生产级数据科学解决方案。

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Python数据科学基础与实践

编著
本书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。

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数据科学与大数据技术导论

杜小勇主编
本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。

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信息处理与数据科学

马秀麟
本书是在大数据与人工智能快速发展并对人们的科学研究、生活产生了重要影响的大形势下，结合教育部计算机公共课教指委提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想，为高等院校《大学计算机应用基础》类课程的教学而编写的。本书从信息处理与数据科学的视角入手，依据大学计算机公共课的课程体系及本书的设计理念，重点探索与分析了信息在计算机中的表示、各类信息资源的编辑处理技术、数据科学与数据分析的相关概念与技术

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Spark编程基础（Scala版）

林子雨
本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶，是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程进行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。披荆斩棘，在大数据丛林中开辟学习捷径填沟削坎，为快速学习Spark技术铺平道路深入浅出，有效降低Spark技术学习门槛资源全面，构建全方位一站式在线服务体系

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Spark编程基础（Python版）

林子雨
本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spak的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSOL、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib等。

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Python数据分析从入门到精通

李梓萌编著
本书循序渐进的讲解了Python数据分析技术的核心内容，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了处理特殊格式文件，使用数据库保存数据，操作处理CSV文件，操作处理JSON数据，处理网络数据，使用matplotlib实现数据可视化处理，使用pygal库实现数据可视化处理，使用正则表达式匹配数据，使用Pandas库分离和提取数据，爬取网页数据，抓取知乎数据并实现可视化图表分析，获

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数亦有道：Python数据科学指南

翟羽佳
本书以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。

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Spark分布式处理实战

刘均
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及Spark基本原理、基于IDEA搭建Spark开发环境、RDD基本原理、SparkSQL基本操作流程、电商业务系统的基本流程、电商用户行为分析的基本指标以及分析过程、通过不同的维度对销售数据进行分析

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Python与R语言数据科学实践

J.
本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，

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赋能数字经济：大数据创新创业启示录

首席数据官联盟
首席数据官联盟启动百人大数据专访：产业热点、难点、疑点

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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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数据科学：理论、方法与Python语言实践

谢健民黎海波　主编
全书共分为10章，第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术；第3-5章涵盖了Python的语法基础，函数、模块与组合数据类型，文件读写；第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法；第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块：numpy和pandas；第9章介绍了数据可视化与应用；第10章结合之前的内容，以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案

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数据科学导论——基于Python语言（微课版）

朝乐门
本书共7章，主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。

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数据科学伦理：概念、技术和警世故事

[比]大卫·马滕斯(David
数据科学伦理是关于人们在进行数据科学方面的行为的道德规范。到目前为止，数据科学主要应用于企业和社会并产生了积极成果。然而，就像任何技术一样，数据科学也带来了一些负面后果：隐私侵犯的增加，对敏感群体的数据驱动的歧视以及使用不可解释的复杂模型做出决策。没有哪个数据科学家和业务经理是天生不道德的，只是他们没有接受过培训来考虑他们在工作中的伦理问题——本书旨在填补这个越来越重要的空白和解释不同的概念和技术

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自学Python——编程基础、科学计算及数据分析

李金等编著

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大数据+医疗：科学时代的思维与决策

动脉网蛋壳研究院
本书案例丰富翔实，将理论与实际紧密结合，对互联网技术人员、健康医疗行业的从业人士，以及高等院校相关专业的学生均有很大帮助。

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R语言与社会科学调查数据分析

编著
作者运用R语言，分析中国综合社会调查数据，涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表，展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。

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Spark编程基础（Scala版第2版）（附微课视频）

编著
本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统地介绍了Spark编程的基础知识。全书共9章，内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming和SparkMLlib。本书每章都安排了入门级的编程实践操作，以便使读者能更好地学习和更牢固地掌

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地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册

李国庆刘莹庞禄申等
本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。