《Oracle数据库技术及应用》从应用与实践的角度出发，由浅入深、循序渐进地介绍了Oracle数据库应用与开发技术。《Oracle数据库技术及应用》以岗位需求对应的基本知识和技能贯穿整个教学过程，结合企业实际实践中常用的三个工具的使用来开展教学内容：OEM、SQL Developer、SQL*Plus。教材内容主要包括Oracle数据库的安装与卸载、认识与使用SQL*Plus工具、Oracle数据库的管理、Oracle数据库表空间的管理与表的设计、数据查询的应用、PL／SQL在数据库中的应用、PL/SQL程序单元在数据库中的应用、数据库的安全管理、数据库的备份与恢复等。《Oracle数据库技术及应用》可以作为计算机类Oracle数据库课程的教材，也可以作为Oracle数据库爱好者的自学用书。

本书以“学生成绩管理”系统（数据库）为案例，从建立Access 2010空白（空）数据库开始，逐步建立数据库中的表、查询、窗体、报表、宏和模块等对象，并围绕“学生成绩管理”系统介绍Access 2010的主要功能及操作方法。 本书共分9章，1～8章的内容依次为数据库技术基础、Access 2010与数据库表操作、查询、SQL、窗体、报表、宏、模块与VBA编程基础，1～8章均配有丰富的测试题；第9章是实验指导，以“图书借阅管理”系统为案例，针对知识点设置了若干个实验任务。 本书内容基本涵盖了“全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计考试大纲”新版的要求，可以作为高等院校非计算机专业的有关数据库应用基础课程的教材，也可作为“全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计”科目考试的参考书，还可以作为各层次读者自学Access数据库技术的参考资料。

数据清洗是大数据开发的基础环节，也是重要的环节之一。数据清洗就是发现并纠正数据源中存在的错误，对错误值、异常值、缺失值等可疑数据按照一定的规则和方法，使用必要的工具进行清洗与整理，使其变得干净，达到可以进行数据分析的目的。 本书分为两篇，共九章，系统地讲解了数据清洗的理论与实践。第一篇为基础篇，其中第一章介绍数据清洗的基本概念、数据标准化以及数据仓库的概念等；第二章介绍数据格式类型与数据编码，从文件以及文本的格式、文档的归档与压缩、字符编码与数据转换方面做了介绍；第三章对常用的文本与电子表格数据清洗做了介绍；第四章介绍了数据清洗的基本技术、方法与工具；第五章从文本、Web文件、数据库数据的抽取方面做了介绍；第六章介绍了数据的转换与加载和数据的质量评估。第二篇为实战篇，其中第七章介绍了五种常用的数据清洗工具；第八章专门讲解了如何对Web的数据进行采集及预处理；第九章介绍了从RDBMS数据源中获取数据及进行数据的脱敏、清洗等操作。 本书可作为应用型本科及高职高专学生的大数据课程教材，也可供学习数据清洗的其他读者使用。

《数据挖掘原理（第3版）/国外计算机科学经典教材》深入探讨重要的数据挖掘技术。所谓数据挖掘，即从数据中自动提取隐含和潜在有用的信息；该技术正越来越多地用于商业、科学和其他应用领域。该书浓墨重彩地描述分类、关联规则挖掘和聚类。普通读者可通过该书自学数据挖掘“黑匣子”内部的基本原理，并了解如何合理地选择商业数据挖掘包。学者和资深科研人员可通过该书了解前沿技术并进一步推动该领域的发展。该书在上一版的基础上进行扩展，透彻讲解适用于平稳数据的H-Tree算法，以及适用于时间相关数据（概念漂移）的CDH-Tree算法。

《Oracle数据库从入门到实战（微课视频版）/从入门到实战·微课视频》以Oracle12c数据库管理系统为开发环境，以学生一课程数据库和员工一部门数据库为例，全面系统地介绍了Oracle12c的管理操作和应用开发方法。《Oracle数据库从入门到实战（微课视频版）/从入门到实战·微课视频》共分13章，分别介绍Oracle12c的安装和卸载，Oracle数据库体系结构，SQL基础，PL/SQL概述，异常处理，游标，存储子程序，包，触发器，用户、权限与角色管理，数据库备份与恢复。在《Oracle数据库从入门到实战（微课视频版）/从入门到实战·微课视频》的最后提供了两个数据库应用的案例：名片管理系统的设计与实现和学生成绩管理系统的设计与实现，可作为教学和实训的内容，培养学生开发简单应用系统的能力。《Oracle数据库从入门到实战（微课视频版）/从入门到实战·微课视频》以核心知识的讲解为基础，以培养相应的能力目标为导向，以任务驱动的案例教学为手段，以实践问答为巩固，详细介绍每一部分内容。《Oracle数据库从入门到实战（微课视频版）/从入门到实战·微课视频》部分章节提供了视频讲解。《Oracle数据库从入门到实战（微课视频版）/从入门到实战·微课视频》可作为大学本科、高职高专及数据库应用相关培训课程的教学用书，也可作为计算机应用人员和计算机爱好者的自学参考书。

数据中心是当今乃至今后一个时期信息化建设普遍关注的热点领域。近几年，云计算、大数据、人工智能等技术层出不穷，在这些新技术的背后，数据中心的基础设施和相关技术也在不断演进和创新，谁能够掌握新的数据中心技术，谁就能在激烈的行业竞争中处于优势地位。《Docker数据中心及其内核技术》介绍了Docker数据中心的概念和管理、容器技术、微服务技术、Docker数据中心的核心组件、规模化使用Docker等基础知识，结合实例介绍了企业级数据建模、数据库性能调优、数据库重构等高级知识。《Docker数据中心及其内核技术》可作为数据科学、计算机、网络工程、信息管理专业本科生／研究生的高端教材，适合具有一定计算机基础知识的读者学习，也可作为数据分析师、系统架构师、企业IT主管、系统管理员学习数据中心的培训教材，以及各企（事）业组织实施信息化建设、流程再造、大数据的生态系统构建和信息化基础知识训练的参考用书。

本书是一本深入研究数据挖掘领域中关联规则挖掘和可变精度模糊粗糙集理论的著作，其中关联规则挖掘以频繁集挖掘为主要内容，研究包括如何充分利用模糊约束进行频繁集的挖掘，高效的**频繁集挖掘算法，以及可变精度模糊粗糙集的性质和算法。本书强调理论性和技术性的统一，在理论研究的同时提供了技术的实现。

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