我们正处于数据的拐点，现今的数据管理解决方案已经不符合组织的复杂性、数据源的激增以及我们希望通过人工智能和分析从数据中获得价值的愿景。在这本实践用书中，作者Zhamak Dehghani介绍了数据网格，这是一种去中心化的社会技术范式，取自现代分布式架构，为大规模获取、共享、访问和管理分析数据提供了新方法。Dehghani指导从业者、架构师、技术领导人和决策者从传统大数据架构转向分布式多维分析数据管理方法。数据网格将数据视为产品，将领域视为主要关注点，应用平台思维创建自助式数据基础架构，并引入数据治理的联合计算模型。

当前，大数据不仅是推进网络强国建设的重要领域，更是新时代加快实体经济质量变革、效率变革、动力变革的战略依托。《BR》本书首先简要阐述了大数据的概念、特征和主要发展阶段，并对我国的国家和地方大数据产业政策进行了详细的梳理。在大数据技术章节，按照数据的生命周期对数据采集、存储、计算、管理、应用和安全技术进行了简要的介绍。针对大数据产业，重点从产业发展现状和相关产业主体进行分析。在大数据应用领域，简要介绍了大数据在数字经济、通信、政务、金融、工业等领域的融合应用情况。最后就数据资产、数据要素和大数据法制的发展现状和趋势进行了简要分析和介绍。

数字经济已成为各国经济增长的新动能，并上升为国家发展战略，各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络，重点分析了全球主要国家和地区数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同，特别介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则及规则间的弥合，也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家和地区的立法现状，同时展望了全球数据跨境规则的未来走向，在此基础上对我国的数据跨境流动治理规则现状进行梳理，并对其实施与完善提出了相关建议。本书语言平实易读，主要以法律法规、执法部门的解释性指南、判决书等一手资料作为参考，介绍分析了国内外立法现状和法律实践。

本书采用“问题描述+解决方案”模式，通过500个案例介绍了使用Pandas进行数据分析和数据处理的技术亮点。全书共分为8章，主要案例包括：读写CSV、Excel、JSON、HTML等格式的数据；根据行标签、列名和行列数字索引筛选和修改数据，使用各种函数根据数据大小、日期范围、正则表达式、lambda表达式、文本类型等多种条件筛选数据；统计NaN（缺失值）的数量、占比，根据规则填充和删除NaN；在DataFrame中增、删、查、改行列数据，计算各种行差、列差、极差以及直接对两个DataFrame进行加、减、乘、除运算和比较差异；将宽表和长表相互转换，创建交叉表和各种透视表；对数据分组结果进行求和、累加、求平均值、求极差、求占比、排序、筛选、重采样等多种形式的分析，将分组数据导出为Excel文件。本书还附赠36个数据可视化案例，如根据指定的条件设置行列数据的颜色和样式，根据行列数据绘制条形图、柱形图、饼图、折线图、散点图、六边形图、箱形图、面积图等。本书适于作为数据分析师、物流分析师、金融分析师、数据产品开发人员、人工智能开发人员、市场营销人员、办公管理人员、Python程序员等各行各业人员的案头参考书，无论对于初学者还是专业人士，本书都极具参考和收藏价值。

本书按照一般微积分学教程的方式介绍微积分问题的求解，首先介绍函数与序列的描述与图形绘制，然后介绍极限问题的求解、导数与微分问题的求解以及积分问题的求解，并介绍函数的逼近与级数求和等方面的内容，还介绍数值导数与数值积分方面的内容，并给出积分变换、分数阶微积分等的入门介绍。本书可作为一般读者学习微积分学的辅助教材，从另一个角度认识微积分学问题的求解方法，更好地学习微积分学相关问题的求解方法。本书还可以作为高等学校理工科各类专业的本科生和研究生学习计算机数学语言的教材或参考书或查询某数学问题求解方法的手册。

这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重点突出系统每个模块所需要解决的问题，进而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。阅读本书，你将有如下收获：从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化；从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想；掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度；了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法；从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法；从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。

近年来，在所有科学学科和工业环境中收集的数据量和种类都出现了爆炸式增长。如此庞大的数据集给统计和机器学习领域的研究人员带来了许多挑战。本书对高维统计学进行了详尽介绍，重点介绍核心方法论和理论，包括尾部界、集中不等式、一致律和经验过程以及随机矩阵。此外还深入探索了特定的模型类，包括稀疏线性模型、用秩约束矩阵模型、图模型和各种类型的非参数模型。书中提供了数百个工作示例和练习，既适合统计学相关课程使用，也适合统计学、机器学习和相关领域的研究生与研究人员自学。

数据分析与可视化在大数据时代扮演着重要角色。数据分析用于将原始数据转化为可行的见解，可视化能将关键数据和特征直观地表达出来。本书深入浅出地介绍了数据分析与可视化的相关理论和实践，全书共7章。第1章阐明NumPy的基础操作。第2章详细介绍NumPy的 应用，内容包括数组的 索引方式、张量的合并与分割、NumPy文件的读与写。第3章介绍Pandas的基本特性。第4章详细阐述Pandas的 特性。第5章详细讨论可视化工具Matplotlib的用法。第6章介绍高阶可视化工具Seaborn的用法。第7章讲解时间序列数据的处理。每个章节均给出了可用性强的实战项目。本书结构完整、行文流畅，是一本图文并茂、通俗易懂的数据分析与可视化的零基础入门著作。对于计算机、大数据、人工智能及相关专业的本科生和研究生，这是一本适合入门与系统学习的教材；对于从事数据分析与可视化的工程技术人员，本书亦有很高的参考价值。

\"本书是《Access 2016数据库应用教程》的配套教材，软件版本为Access 2016版。全书分为上下两篇，上篇为实验指导，以主教材内容为导向，前13组实验为基础案例，每个实验包括明确的实验目的和实验内容两部分，实验内容中给出了实验要求和详略得当的实验步骤，全部正确完成后，即可得到一个完整的数据库应用系统； 4组实验为综合案例是一个完整的数据应用系统，具有详略得当的实验步骤与说明。下篇为习题集，根据主教材各章内容编写相应习题，并附有习题参考答案，供教师和学生参考使用。本书实验内容丰富、翔实、系统，注重强调上机实践操作的内容、方法和步骤；习题内容涵盖范围广，知识点运用灵活多样，有利于学生掌握和考核所学知识。本书可作为普通高等院校本科非计算机专业计算机公共基础课程的教材，也可以作为全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计的辅导与自学教材，还可以作为数据库开发人员的参考书。\"

本书以MySQL 8.0数据库管理系统为平台，以案例教学为编写主线，介绍数据库系统的基本概念和数据库应用技术。书中以学生选课管理系统作为教学案例，以网上书店系统作为实训案例， 一章讲解一个具体的项目案例开发设计过程，将数据库原理知识与实际数据库开发过程结合在一起。本书采用目前流行的在线开放课程教学方式，提供慕课视频、PPT、习题库、试题库等多种资源形式来协助读者学习。本书在设计内容时与时俱进，，整合知识内容与育人元素，创新构建课程知识体系和价值体系。本书可以作为高职院校的计算机相关专业的教材，也可作为从事计算机软件工作的科技人员和工程技术人员及其他相关人员的培训教材或参考书。