《数据结构实践教程》以项目为导向，以任务驱动模式组织教学，工学结合，其宗旨是将数据结构与算法设计有机地结合起来，系统介绍了数据结构的基本概念及主要的算法设计方法。将数据结构算法更立体的应用到实践中。提高学生的动手能力、创新能力以及就业能力。通过项目的设计，让学生在模拟工作岗位中担任各自的角色，为就业打下良好的基础。《数据结构实践教程》共分6个学习情境，分别介绍了线性表、栈和队列、树和二叉树、图以及常用的排序和查找方法。通过学习，学生应能够理解数据结构的概念，掌握线性结构、树形结构和图形结构的基本存储方式、基本算法和简单应用，熟练掌握常用的排序和查找的算法，并能进行简单的算法分析。《数据结构实践教程》编写的原则是着眼于实用、注重发展。

用SQL Server 2016创建优化的报表并改进BISQL Server 2016提供了新功能、新特性以及改进的过程，等等。《SQL Server 2016报表设计与BI解决方案（第3版） Reporting Services和Mobile Reports实战》将带领读者完成知识和技能的升级，让你做好准备以充分利用报表设计和业务智能解决方案中的*新功能。报表专家Paul Turley除了解释Reporting Services体系结构和BI基础知识之外，还阐述了成功设计报表的关键元素，解释了各种设计类型，说明了它们的用法，以及如何*大限度 地利用它们。请同我们一起开始优化Web、桌面和移动报表解决方案吧！ 《SQL Server 2016报表设计与BI解决方案（第3版） Reporting Services和Mobile Reports实战》特色 ◆ 解释操作型、移动和分析报表的设计技术、BI基础和Reporting Services体系结构 ◆ 涵盖Mobile Report Publisher，以及对SQL Server数据工具/Visual Studio报表设计器和报表构建器的改进 ◆ 介绍新的Web门户接口、HTML5呈现、KPI、Power BI集成、自定义参数面板等 ◆ 展示如何改进报表的可用性、查询设计和筛选技术 ◆ 对报表设计的*佳实践方式和优化常见报表类型提供切实可行的建议 ◆ 让读者加速掌握SQL Server此次重要版本升级的所有特性

本书内容主要包括MySQL 5.7的安装与配置、数据库的创建、数据表的创建、数据类型和运算符、MySQL函数、查询数据、数据表的操作（插入、更新与删除数据）、索引、存储过程和函数、视图、触发器、用户管理、数据备份与还原、日志以及性能优化，重点介绍MySQL安装与配置、数据类型和运算符以及数据表的操作。本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL中的各项技术。 本书共有357个实例和14个综合案例，还有大量的经典习题。下载资源中包含近20小时培训班形式的视频教学录像，详细讲解书中每一个知识点和每一个数据库操作的方法和技巧；同时还提供了本书所有例子的源代码，读者可以直接查看和调用。 本书适合MySQL数据库初学者、MySQL数据库开发人员和MySQL数据库管理人员，同时也可作为高等院校和培训学校相关专业师生的教学参考用书。

大数据时代，对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要，并被应用在各方各面，如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等，而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论，大数据时代的每个人都应该懂点统计学，学会读懂并分析数据，学会让数据说话，让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》就是大数据时代统计学思维的科普书籍，全书共10章，第1章用几个有趣好玩的例子引导读者进入统计学的世界，并调动读者学习统计学的兴趣。第2~10章结合生活和工作中的例子全面介绍统计学原理和方法，涵盖统计学中的数据收集、数据处理和统计推断等内容，既有抽样调查、概率、相关性分析、回归分析等实用统计方法，也有大数定律和中心极限定理等基本统计学原理。用实例引导理论，通俗易懂，不知不觉中将统计思想和统计学知识传输给读者。 《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》在科普统计学方法和原理的同时，又保持了实用性和趣味性，确保读者能有所收获，感受统计学在大数据时代的魅力。 《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》是一本统计学和统计思维科普书籍，适合统计学入门读者、对大数据感兴趣的读者以及任何想学习统计方法的读者学习和参考，也适合大数据时代下每一位不想与时代脱节、想从众多数据中获取真相的读者学习。

结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）是一种功能强大的数据库语言。它基于关系代数运算，功能丰富、语言简洁、使用方便灵活，已成为关系数据库的标准语言。本书旨在引导读者掌握SQL优化技能，以更好地提升数据库性能。本书共分10章，从SQL基础知识、统计信息、执行计划、访问路径、表连接方式、成本计算、查询变换、调优技巧、经典案例、全自动SQL审核等角度介绍了有关SQL优化的方方面面。本书基于Oracle进行编写，内容讲解由浅入深，适合各个层次的读者学习。本书面向一线工程师、运维工程师、数据库管理员以及系统设计与开发人员，无论是初学者还是有一定基础的读者，都将从中获益。

本书第1版于2008年出版，被列为普通高等教育“十一五”规划教材。本书在第1版的基础之上，结合现代高等教育对人才培养提出的新要求（从“知识传授”到“能力培养”）修订而来。《BR》本书全面阐述数据库系统的基本概念、理论、方法和数据库新技术。全书共13章，包括数据库系统概述、实体-联系模型、关系数据模型、关系数据库标准语言SQL、数据库的完整性、数据库的安全性、关系数据库的设计理论、数据库设计、查询处理与优化、事务与并发控制、数据库的恢复技术、数据仓库和大数据管理。本书涵盖数据库系统原理入门课程的基本内容，同时包含数据仓库和大数据管理等实用的新知识点。

本书以一个实际的校园网数据库系统案例为背景，将一个大的校园网数据库系统按开发顺序分解成若干个具体的小的工作任务，利用数据库SQL Server 2008的功能逐步去实现。本书主要内容包括项目一的数据库系统基础，项目二的校园网管理系统数据库的设计，项目三的校园网管理系统数据库以及数据表的创建，项目四的校园网数据库系统的基本操作，项目五的校园网数据库系统的视图，项目六的校园网数据的各种高级查询、项目七的校园网数据库的安全性管理、项目八的校园网系统的构建。整个内容的安排和组织按照“工作过程系统化”理论组合起来，构成一个逐层递进、渐次加深的设计过程。 本书可作为高职院校计算机相关专业的学生教材，也可作为对数据库技术感兴趣的读者的技术参考书。

《Access2010数据库应用技术教程上机指导（第2版）/普通高等院校计算机基础教育规划教材·精品系列》作为《Access2010数据库应用技术教程（第二版）》（中国铁道出版社出版，赵洪帅编著）一书的配套实验教材，根据教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会编写的《高等学校文科类专业大学计算机教学基本要求（第6版一2011年版）》以及教育部考试中心2016年推出的全国计算机等级考试新大纲，并根据主教材的内容精心编写而成。全书共分为2篇：第1篇是上机实验，第2篇是全国计算机等级考试（二级Access）专项训练。其中，第l篇以“教学管理”数据库为例，从建立空数据库开始，逐步建立数据库中的各种对象，直至完成一个完整的小型数据库管理系统，使读者能够通过练习，由浅入深、循序渐进地掌握Access的知识点和使用方法；第2篇涵盖了新版全国计算机等级考试（二级.Access）考试大纲的内容。附录中给出了课程实训说明，介绍了实训目的、任务、要求、进度、安排、提交成果及任务书等内容。《Access2010数据库应用技术教程上机指导（第2版）/普通高等院校计算机基础教育规划教材·精品系列》适合作为高等院校非计算机专业的“数据库应用技术”课程实训教材，也可作为全国计算机等级考试（二级Access）的备考用书。

根据教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会编写的《高等学校文科类专业大学计算机教学基本要求（第6版 2011年版）》以及教育部考试中心2016年推出的全围计算机等级考试新大纲，组织编写了《Access2010数据库应用技术教程（第2版）/普通高等院校计算机基础教育规划教材·精品系列》。《Access2010数据库应用技术教程（第2版）/普通高等院校计算机基础教育规划教材·精品系列》语言精练、内容全面、深入浅出、通俗易懂，注重实用性和可操作性。全书内容共分8章，分别为数据库基础与Access2010、创建与管理数据库、表、查询、窗体、报表、宏、模块与VBA编程。全书以“教学管理”数据库为例，从建立空数据库开始，逐步建立数据库中的各种对象，直至完成一个完整的小型数据库管理系统。《Access2010数据库应用技术教程（第2版）/普通高等院校计算机基础教育规划教材·精品系列》适合作为高等院校非计算机专业的“数据库应用技术”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）的备考用书，还可供计算机爱好者自学使用。

本书详细介绍数据库原理、方法及其应用开发技术。全书章，分别介绍关系数据库标准语言—SQL，数据模型，数据库系统的模式结构，关系模型与关系代数运算，关系模式的规范化设计理论，数据库的安全与保护，RAID技术，数据库设计的步骤和数据库实施，数据库应用系统的体系结构，MicrosoftSQLServer2014的安全管理、完整性策略、恢复技术、并发控制方法、触发器和存储过程，以及在．NET4.0平台上用C#语言开发的数据库应用系统实例等内容。书中还介绍了数据库技术的新发展，如面向对象数据库技术、分布式数据库、XML数据库、大数据管理与NoSQL、数据仓库与数据挖掘技术等。