本书的主要内容有：研究数据管理趋势，包括技术发展、法规要求和隐私问题。深？了解可拓展架构，学习各组件之间如何协同？作。探索数据治理和数据安全、主数据管理、？助式数据市场，以及元数据的重要性。

本书以德国高等教育为例说明数据库的运用。作者有意选择这个简单的例子，是为了便于读者理解和记忆。为方便完成SQL部分的习题，本书还将作者在慕尼黑大学开发的的数据库系统HyPer的Web界面提供给大家使用。本书也适合自学。因为作者对所有的概念都尽量用易于理解的例子加以说明。本书仅讨论“现代”数据库系统，对关系模型，我们尤其详细地讲解，因为关系模型现在占据主导地位，使用最为广泛。本书也涉及一些全新的发展趋势，例如主存数据库、大数据技术及利用、XML和云数据库的多租户管理。本书也包括数据库实现的内容，如DBMS的物理结构、多用户同步的实现及查询评估的恢复和优化方法等。只有掌握这些知识，才能在“硬核”的工业实践中系统地使用和优化数据库。本书的UML是一种面向对象的数据建模语言，它可以替代ER模型。本书介绍如何利用数据库技术建立数据仓库，以用于决策支持及数据挖掘。在第10版中，我们根据最新的发展趋势对本书的内容做了更新，深化了几个章节的内容（尤其是和关系型数据库的查询语言SQL及其逻辑优化相关的几章）。

《感知数据分析与应用》介绍了感知数据分析与计算的关键技术方法和典型案例，具体内容主要包括静态数据（概率统计、误差）和动态数据（随机过程、信号），以及机器学习和深度学习。其中，静态和动态数据分析与计算从统计的角度揭示隐藏在数据中的规律，对收集到的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，得到特征统计结果。机器学习以数据或已有经验为基础，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，挖掘隐藏在数据中的信息。深度学习将归纳偏差建立成神经网络的层次化表示，找到高维数据（如信号和图像）的低维表示（特征）。在分析复杂问题方面，提供了静态和动态、信号和图像等方面的工程问题和算法思路；在基础问题方面，提供参考程序代码，参见https：//gitee.com/aapdata/algorithm.git。

本书分为：绪论、智能风控的理论基础、基于大数据的智能风控系统技术架构、数据结构化表示与实时融合技术、知识工程及知识图谱技术应用、机器学习及人工智能在风控中的应用、规则引擎技术应用及优化、智能风控技术实战应用案例、总结与展望。本书的目的是通过总结税收征管与风先甄别项目的实施经验，将项目的核心技术架构抽象为一个通用的智能风控系统解决方案，并对方案中用到的理论基础、具体技术、常见问题及解决办法等进行较为详细的说明，为其他行业开展风控系统建设提供有价值的借鉴。

大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升你的工作效率和自身竞争力。SPSS是一款常用的数据分析及可视化工具，本书将详细讲解利用SPSS进行数据分析和展示的相关知识。书中主要内容包括：SPSS概述、描述统计、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、变量降维、时间序列分析、调查问卷及其分析、SPSS缺失值分析、SPSS数据可视化以及综合实战案例等。本书内容丰富，采用双色印刷，配套视频讲解，结合随书附赠的素材边看边学边练，能够大大提高学习效率，迅速掌握SPSS数据分析技能，并用于实践。本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参考书。

本书介绍了 Kubernetes 部署大规模容器的复杂流程。只有精通每个网络层的抽象工具，才能在生产集群中高效地排查故障并维护集群。本书涵盖如下内容：Kubernetes网络模型。如何从CNCF CNI项目中选择最Z适合集群的接口。Kubernetes 背后的网络基础和Linux基础。如何快速排除网络问题并防止停机。AWS、Google Cloud和Microsoft Azure的云网络和Kubernetes服务。各种网络工具的利弊以及如何为你的技术栈选择最Z合适的工具。

K线图已经成为金融交易平台和图表程序的关键组成部分。使用这些图表，交易者们从中学习基础模式，用于解释价格走势历史，并预测未来市场。这本详细的指南向投资组合经理、量化分析师、策略师和分析师展示了如何使用Python来识别、扫描K线图模式，根据模式进行交易，并回测K线图模式的盈利能力。金融作家、交易顾问和机构市场策略师Sofien Kaabar在本书中展示了如何创建K线图扫描器和指标，通过这些指标，我们可以比较不同模式的盈利能力。通过这本实践指南，你还将探索一种类似K线图的新型图表系统，以及从未介绍过的新模式。通过这本书，你将学会：创建并理解经典和现代K线图模式所需的条件。学习这些模式背后的市场心理。使用一个框架来学习如何进行交易策略的回测。探索不同的图表系统并理解它们的局限性在Python中导入不同时间框架的OHLC历史外汇数据。使用算法发现和再现模式。学习模式的特性和应用。

本书系统性地总结了当前我国前沿数字技术的起源、发展和应用，详细阐述了国内外智慧医院建设的现状以及所面临的挑战，充分研究了智慧医院在智慧医疗、智慧服务、智慧管理和协同诊疗等应用场景的建设策略，全面介绍了数字技术在智慧医院建设中的应用，并展望了数字技术引领下的智慧医院发展趋势。本书立足于学术和多学科交叉建设的角度，介绍了数字技术赋能智慧医院的建设现状、建设策略、应用场景以及发展趋势，以供读者更好地了解智慧医院建设的全貌，对于我国智慧医疗、协同诊疗等医院智慧化建设具有良好的参考价值。本书结构清晰、内容翔实，从实际应用的维度探讨了智慧医院与数字技术的深度融合，适合从事智慧医院、数字化医疗相关工作的读者阅读，也适合高等院校相关专业的学生和教师阅读。

《Processing程序交互与数据视觉艺术实践》全面而深入地讲解了Processing在数据可视化设计领域的基础编程知识与创作实践技巧。全书共分为8章，内容包括初识数据视觉艺术、代码艺术与视觉创意、生成艺术、动态视觉效果、数据的视觉表达、数据接入与应用、传感器与数据交互，以及GUI交互设计。书中不仅展示了使用Processing处理文本和表格数据的方法、应用网络数据的技巧，而且讲解了通过Arduino传感器、摄像头、麦克风等设备进行数据采集的方式。此外，本书还详细介绍了如何利用鼠标、键盘与图形用户界面（GUI）进行交互协作的方法，旨在帮助读者创作出优秀的数据可视化新媒体作品。本书可作为高等院校视觉传达设计、信息艺术设计、广告设计、数字媒体、新媒体艺术等专业的教材，也可作为数据信息视觉化设计从业者的参考书。

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