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100 条"数据基础制度:夯实数据要素市场根基"搜索结果
数据基础制度:夯实数据要素市场根基
吴志刚
数据是数字化转型和推动新质生产力发展的基础。
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提升功夫 夯实基础
王学森
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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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大数据技术基础
喻竹
本书从商科类专业需求出发,介绍了大数据技术的基本概念与应用。全书主要内容包括走进大数据,认识云计算、物联网、人工智能,大数据采集清洗,数据存储管理,数据挖掘分析,大数据可视化,大数据安全,综合实战案例。本书注重理论与实践作相结合,通过大量案例帮助学生快速了解并掌握大数据相关技术,具有较强的系统性、可读性和实用性。为了利教便学,部分学习资源(如作录频、微课视频等)以二维码形式提供在相关内容旁,可扫描
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财务大数据基础
张文惠
财务大数据基础是一门知识性和应用性很强的财务会计类专业的基础性课程,主要向学生普及大数据的基础知识。使学生能够了解大数据的基本概念、基本技术和应用场景,理解大数据分析的基本原理和方法,并能够应用大数据思维和分析方法解决本专业的相关问题。课程的主要内容包括:介绍大数据基本概念、发展历程与趋势,以及大数据对会计工作的影响;阐述大数据分析下的会计数据特征提取及分析思维;介绍大数据分析的基本方法及工具。依
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大数据技术应用基础
周若谷
“财务大数据基础”是财经类专业学生学习财务大数据技术应用的入门课程。本书选取薪资管理、量化投资、固定资产管理三个最常见的财务工作场景,详细介绍了这些工作场景中涉及的大数据基础知识,以及数据库基础操作和高级操作、数据采集和数据可视化的专业知识。本书体系完整,内容丰富,学做练一体化设计,适合高等职业院校大数据与会计、大数据与财务管理、会计信息管理、统计与会计核算等财经类专业学生的教材,也可以作为计算机
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云数据中心基础
戴经国 何丰 王国滨 郭炳宇 姜善永
本教材共介绍7个项目,项目1为云数据中心认知,主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计,主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型,主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云
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Hadoop大数据开发基础
张良均
本书以任务为导向,较为全面地介绍了Hadoop大数据技术的相关知识。全书共6章,具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce编程入门、MapReduce进阶编程、项目案例:电影网站用户性别预测。本书的第2~5章包含了实训与课后练习,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校大数据技术类专业的教材,也可作为大数据技术爱好者的自
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数据科学的数学基础
卢力
本书共11章,主要内容包括:线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程等。
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Python大数据应用基础
吕会红 邱静怡
本书内容由浅入深,实例指导性强,通过大量的实例讲述Python程序设计基础,同时结合Python语言的特性,讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章,主要内容包括大数据及Python概述,Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
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数据科学基础实践教程
陈展荣 刘小丽 余宏华 杜宝荣
本书以数据处理为主线,介绍了数据处理的基本原理、算法的可视化工具、常见算法的思想、Python程序设计及算法实现,以及常用的图文制作工具。
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数学·基础版(第三册)
基础版
本套书是根据当前高等职业教育教学改革的需要,并结合当前五年制高职院校学生的特点编写的。全套书共3册。由岳广峰主编的《数学(基础版第3册五年制高等职业技术教育教材)》内容包括直线与直线的方程、简单的线性规划问题、圆与圆的方程、圆锥曲线。本套书在不降低学生素质能力培养的前提下,力求结构完整、体系合理、够用实用;注重基础知识,浅显易懂,强化学生对基础知识的掌握;符合学生的特点和认知规律,有利于提高学生的
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大数据技术与应用基础
陈志德 曾燕清 李翔宇
本书在介绍大数据发展背景、特点及主要技术层面的基础上,对大数据的数据采集、数据存储、常见计算模式和典型系统工具进行了分析介绍。本书同时对各种典型系统工具进行了讲解,包括大数据查询分析计算及典型工具(HBase、Hive)、批处理计算及典型工具(MapReduce、Spark)、流式计算及典型工具(Storm、Apex、Flink)、事件流及典型工具(Druid)等。本书提供了大量的实例和源代码供读
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Python基础与大数据应用
丁辉
本书分为11章,前6章讲解了Python基本语法和基本应用,后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外,还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
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大数据技术基础与实战
编著
本书主要内容包括:大数据技术概述、Linux基础与集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式编程、Hive大数据仓库、HBase数据库部署与操作、数据获取与Flume应用、基于Spark的内存计算,以及利用大数据平台处理图像。
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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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Python数据分析基础教程
郑丹青
从数据处理的角度来讲解统计分析。
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MySQL数据库基础与实践
夏辉 编著
本书从实用的角度出发,全面讲解MySQL数据库技术。
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大数据技术应用基础(商科版)
主编
本书是针对高等职业院校财经商贸大类专业大数据相关课程编写的教材,旨在帮助学生建立数据思维方式和培养处理、运用数据的能力。本书利用贴近学生学习和生活环境的案例,通过“发现问题—定义数据—寻找数据—分析数据—可视化—解决问题”六个步骤,解决数据价值认知、寻找需要的数据、分析数据和应用数据四个根本问题。本书内容新颖,教学资源丰富,适合作为高等职业院校财经商贸大类相关专业大数据技术基础课程的教材,也可供对
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大数据数学基础(R语言描述)
程丹 张良均
本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与R语言的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用;第3章介绍了线性代数的基础知识,包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解;第4章介绍了统计学的基础知识,包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、
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大数据数学基础(Python语言描述)
雷俊丽 张良均
本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特
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