《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》系统性地介绍了Python高性能编程的各种工具和方法，并重点讲解了Python在大数据中的应用。书中配有清晰的示例和详实的分析，可帮助读者熟练掌握NumPy和Pandas，实现高性能的数据存储和I/O。本书高屋建瓴、不留遗漏，读者学习本书后，能从代码到架构对系统进行整体优化。 主要内容 ● 使用Cython重构关键代码。 ● 设计健壮的数据结构。 ● 精简不同架构的代码。 ● 实现Python GPU计算。

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析等内容。所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，还有部分代码解析。

大数据时代的武器装备情报分析在信息技术特别是人工智能技术飞速发展的推动下，正面临新挑战、呈现新特点、孕育新模式。如何将大数据分析技术与武器装备情报这对具有天然底层关联的东西结合起来研究，有很多维度可以破解。本书从情报大数据分析技术维度出发，着眼大数据背景下的情报类型需求，构建情报分析技术体系架构，剖析快速决策技术、噪声数据处理技术、概念漂移处理技术的底层和应用，并通过综合案例加以应用。 本书以推进武器装备情报大数据分析技术发展为出发点，力求为情报分析、大数据分析、武器装备研发等领域的科学研究提供有益参考。

本书是一本介绍 .NET 云原生开发技术的实用教程，由多位微软MVP联合编写，通过实际的项目代码，从多个角度深入浅出地阐释了云原生开发的理论和在实际开发中的应用。全书共11章，主要内容包括：迎接云原生的浪潮；配置 .NET 云原生开发与运行环境；云原生应用开发—电子商务应用eShopOnContainers；实现云原生应用的扩展性；实现云原生应用的通信；数据访问模式；实现可恢复的弹性应用；实现云原生应用的身份管理；实现云原生应用的可观察性；深入理解云原生、容器、微服务和DevOps：基于Dapr开发云原生应用。本书适合具有 C# 开发经验的软件工程师、软件架构师，希望学习最新的 .NET 技术，完成云原生应用开发转型的开发人员阅读。对于希望从头开始学习 .NET 技术和云原生开发的开发人员也是非常好的选择。

在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。本书一共17章，逻辑上分为四个部分：第1部分 数据中台建设方法与架构设计（第1~3章）首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。第2部分 数据中台建设内容与运营方法（第4~10章）深入讲解了数据中台的核心模块，包括数据汇聚、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据应用体系建设、数据中台运营机制、数据安全管理等，不仅介绍了如何实现一个数据中台，还介绍了数据中台的运营方法与经验。第3部分 数据中台工程化交付体系（第11章）首先介绍了数据中台工程化交付体系的概念，然后从交付团队、交付内容、交付环节任务、交付实施思路四个方面详细讲解了数据中台工程化交付框架的内容和结构，最后提出数据中台的交付是一个可持续演进的过程。第4部分 数据中台行业解决方案与案例（第12~17章）结合政务、制造、汽车、地产、零售、医药等6个行业的数据中台实践案例，从项目背景、项目需求、项目实施、项目价值四个维度讲解了数据中台的建设思路、实施过程与运营方法。本书内容是数澜科技7年来为1000余家大中型政企机构提供数据基础设施服务的经验总结，第1版累计销量超过10万册，好评率超过99%，第2版更新和新增的篇幅超过60%。

数据作为生产要素已经被提升至国家战略层面，如何激活数据要素、体现数据价值，如何有效利用数据赋能数字化转型，成为当前炙手可热的问题。本书厘清了数据治理、数据管理和数字化转型的关系，介绍了数据治理核心工作中经常出现的问题和优秀实践，明确了数字化转型的核心内容、方法路径和评估机制，通过大型企业数据治理或数字化转型案例为读者提供有价值的参考。本书适合首席执行官、首席信息官、首席数据官等从事企业管理和数据管理工作的人员阅读，有助于提升对数据治理和数字化转型的认识，为在组织中有效开展数据治理和数字化转型工作提供思路和借鉴。

随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并进一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先进及实用的研究及系统软件相关知识，，对分布式数据服务的其他研究也进行了概述，并对其未来发展方向进行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材，也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。

【为宏观掌握Oracle基础（第1~3章）】，介绍了进程管理、内存管理及存储等基础知识，并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法，旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和进程组织方案。【微观理解Oracle原理（第4~8章）】，围绕Oracle内部运行原理展开讲解。首先，在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次，引入了排队论和排队系统中的概念，对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。【串联Oracle运行流程（第9~11章）】，结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来，首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识点，打通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次，通过典型案例讲解AWR报告，让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次，介绍了集群技术、Oracle RAC及其日志结构。然后，对Oracle多租户架构的演进过程及部分新特性进行了简要讨论及总结。

当应用于大型分布式数据集时，标准算法和数据结构可能会变慢或完全失效。选择专为大数据设计的算法可以节省时间、提高准确性并降低处理成本。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》将最前沿的研究论文提炼为实用的技术，用于绘制、流式传输并组织磁盘和云中的大规模数据集，十分独特。大规模数据集的算法与数据结构为大型分布式数据引入了处理和分析技术。《漫画算法与数据结构（大规模数据集）》作为指南，包含了行业故事和有趣的插图，使复杂的概念也易于理解。在学习如何将强大的算法（如Bloom 过滤器、计数最小草图、HyperLogLog和LSM树）映射到你自己的用例时，将对真实世界的示例进行探索。主要内容：● 概率草图数据结构● 选择正确的数据库引擎● 设计高效的磁盘数据结构和算法● 大规模系统中的算法权衡● 有限空间资源下的百分位数计算Python、R和伪代码中的示例。

本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书，力求培养读者对分布式数据库的应用技能。 本书共11章，采用原理＋代码实例 综合案例的编写形式，清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景，以理实结合为编写要求，让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材，也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书，亦可作零基础人员学习分布式数据库技术的入门图书。