《数据挖掘基础算法理论与Weka应用技术》对数据挖掘领域的若干算法进行较为详尽的讨论，重点介绍算法的基本思想、数学原理和程序实现框架，同时介绍算法在开源工具Weka中的实现，对相关参数的含义和取值原则进行解读，以便初学者能直接运用Weka解决简单问题。在内容组织方面，《数据挖掘基础算法理论与Weka应用技术》以算法功能为主线，将算法划分为四个主要部分，包括分类方法、数值预测方法、聚类方法和基于频繁模式的关联规则方法。对于算法的介绍，《数据挖掘基础算法理论与Weka应用技术》注重相关算法之间的递进和承接关系，力求更清晰地呈现某类算法的发展历程和发展脉络，以期读者触类旁通，改进、发展、创造和实现满足实际应用场景需求的新方法。

本书提供了一个框架，从整体上介绍与大数据项目开发相关的基本概念，帮助读者评估大数据项目，理解成功的现代数据项目的基本要素。全书共8章，内容包括现代数据项目的主要类型、生命周期、风险管理、接口设计、分布式存储系统、元数据管理、数据处理等。本书旨在让读者厘清思路，顺利地从数据项目的规划阶段走到执行阶段，实现健壮、可维护的架构和解决方案。

本书以Python基础知识为教学脉络，配以相应的金融编程案例加以讲解。全书分为3部分，共19章。第1部分：基础知识（第1-12章）；第2部分：Python金融编程的常用库（第13-16章）；第3部分：实战项目（第17-19章）。 其中，第1部分以Python基础知识为主，从如何安装开始，通过对变量、赋值、注释的讲解，让读者了解必备的编程要素，再添以条件、循环语句、函数等，赋予程序不同功能。最后讲解包、模块、类的概念，让大家知道代码如何存储和取用更方便。 第2部分围绕金融编程常用的几个Python库——NumPy、Pandas和Matplotlib，分别解决金融编程中关于数组、时间序列和数据可视化的问题。在第一部分的基础上，让大家了解在解决实际相关金融数据分析问题时，需要将大量的数据进行怎样的操作，相关代码如何编写使得其最后的输出是我们可以运用于分析的形式。 第3部分是3个金融实战项目，是对于前面章节的综合运用。采取一章节一个项目，包含：期权定价模型、寻找投资组合以及银行板块低估值选股策略。从讲解金融知识背景，到分析问题，理出代码编写思路，导入数据，编写代码，运行和回测。

本书主要内容包括计算机的基本操作、Word 2010 的使用、Excel 2010的使用、PowerPoint 2010 的使用等。

数据挖掘是现代企业从数据中提取有用信息、获取竞争优势的重要方法。针对数据科学的这一商业应用，本书进行了深入解读，不仅详细介绍了数据挖掘的环节、常用分析技术和基本模型，还提供了数据科学解决方案的提案示例和评估指南。同时，为了便于读者理解，本书不仅分析了大量商业示例，在业务情景下阐释数据挖掘的基本概念和原理，还使用大量图表辅助解释数学细节。因此，读者无需专业数学背景即可阅读本书。

目前许多领域要求从业人员具备一定的设计能力。图片设计、演示文稿、求职简历、招聘简章、名片排版等，无一不体现设计能力的重要性。本书作者列举生活中处处可见的设计示例，结合生动幽默的语言，向读者展示了设计过程中各个环节的注意事项和应遵循的原则，凝聚了作者多年的实战经验。通过本书，读者将对生活中常见的设计产品有基本的加工和辨别能力。

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《大数据导论》是学习大数据技术的入门教材，深入浅出地介绍了什么是大数据、大数据的价值及应用、大数据的架构、大数据的采集及预处理、大数据的存储、大数据分析、大数据可视化等，为学生提供在实践中解决大数据相关问题的思路和方法。《大数据导论》贯彻理论精简的原则，注重科普性，突出实用性，可作为职业院校相关专业的选修课教材，也可供大数据技术初学者及有关技术人员阅读。

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