内容简介·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？·数澜的标签类目体系方法论有何独到之处？数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力Z大限度地转化为商业价值。全书共9章，分为3部分。由来篇（第1~3章）首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6类主流问题与困难限制；为了应对这些数据问题，逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位定义；论述了采用该方法建设数据资产的3点必要性与意义：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。理论篇（第4~6章）详细讲解了标签类目体系方法论的4条核心原理；从核心原理衍生出的完整设计步骤，包括3个构建前提和6条设计步骤；同时阐述了标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法，并探讨了其中的核心问题。实践篇（第7~9章）重点介绍了当前可用的标签工具和经典模板，它们可以用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率；列举了5个从标签设计到数据应用的Z佳实践方案；并总结了标签化成果价值、商业/社会价值及标签设计人才的培养经验。

半监督学习是近年来机器学习领域中的热点问题，其研究如何利用少量的标记样本和大量的未标记样本训练学习机器， 并且通过未标记样本来改善学习机器的推广性能。本书致力于分析大数据环境下的具有隐私保护性能的半监督学习算法设计与理论分析。其主要内容包括：图正则化半监督算法的设计与稀疏性研究，如何从理论上给出误差分析；保护用户隐私的熵正则化半监督算法。同时，提出熵正则化半监督算法的误差分析方案，建立其收敛速率。*后，展开对设计算法的隐私保护性能分析的研究。

《企业级云原生架构：技术、服务与实践》较为全面、系统地介绍了云原生架构相关的方法论与技术产品，并结合作者多年的大型项目建设实施经验，阐述了分布式环境下面向云原生的架构设计实践。本书主要分为4个部分，分别是云原生概述、云原生技术、云原生服务、云原生架构实践。本书兼顾理论、技术与实践，对从事相关行业的读者具有很好的学习指导意义。《企业级云原生架构：技术、服务与实践》面向的读者对象为互联网行业的业务咨询师、系统架构师，以及相关领域的技术开发人员。

统计方法是数据科学的重要组成部分，但很少有数据科学家接受过正规的统计培训。关于基础统计的课程和书籍很少从数据科学的角度来涵盖这一主题。这本流行指南的第二版在Python中添加了全面的示例，提供了在数据科学中应用统计方法的实用指导，告诉您如何避免它们的误用，并就哪些重要，哪些不重要给出了建议。许多数据科学资源包含了统计方法，但缺乏更深层次的统计视角。如果您熟悉R或Python编程语言，并且对统计数据有一定的了解，那么这个快速参考以一种可访问、可读的格式填补了空白。

本书全面细致地讲解了开源云平台架构的规划、建设、部署和运维的全流程应用。通过介绍开源云计算平台OpenStack架构的设计理念、各个核心模块功能，结合实践经验，详细讲解了云计算平台的数据中心规划、行业应用、平台架构设计、部署实施、平台运行维护的知识。本书分为三部分：第壹部分为基础篇，重点讲解云计算基础知识和技术标准;第二部分为应用篇，主要讲解云平台的服务和行业应用;第三部分为实践篇，通过结合具体案例，详细讲解云平台数据中心规划、部署实施、运行维护相关的专业技能。

本书通过讲解Mudeler（Clementine）软件的应用，帮助读者发现隐藏在大量数据中的规律，并且把他们成功的植入营销方案中。书中的每一章都设立了 一个或者多个具体的应用场景，通过案例场景的介绍、问题的提出、问题解决的操作过程、输出结果的详解、关键统计知识点的温习等步骤，帮助大家掌握常见的关联性分析、决策树、时间序列分析、聚类等数据分析方法。同时，本书页希望通过借助场景式教学方法，引领大家逐步深入了解数据分析的技能和知识，是大家带着乐趣学习，学以致用，进而激发进一步深入探索的兴趣，达到建立良性学习循环状态的目的。

本书是在新工科背景下编写的一本综合大数据基本理论知识与应用技术的兼顾“通识教育”和大数据相关专业教育的教材。本书从解析数据、大数据基础理论入手，描述大数据应用的多侧面场景，讲解大数据的存储于管理工具，大数据分析的基本方法，以及大数据可视化等相关知识。本书在内容安排上，力求体现“能进入、快适应、解需求、重实践”的宗旨，以“小”的数据应用实例讲解“大数据”的知识框架和相关技术，使应用实例贯穿全书。本书的“通识教育”特色，使其可以作为所有专业的本科生学习大数据技术、培养“计算思维”能力的教材，也可作为大数据相关专业的入门教材，以及广大计算机学习者的培训用书和自学参考书。

本书共分11章，以成功打造品牌的11个实操步骤为行文逻辑，分别介绍了“圈脑”为上、奇货可居、善解人意、价值独占、演绎传奇、符号记易、创优体验、借势用巧、汇聚百工、文案攻心、心中有数等内容，为企业从无到有创建品牌，提供系统专业、卓有成效的实操方法论及实用战术工具。

《新手学电脑办公应用标准教程（实战微课版）/清华电脑学堂》以实用性为原则，以普及电脑使用方法为指导思想，以Windows10操作系统为演示平台，用通俗易懂的语言对电脑的常规操作与设置进行详细阐述。《新手学电脑办公应用标准教程（实战微课版）/清华电脑学堂》共12章，包括电脑的组成、电脑的组装和检测、Windows10的基本操作、个性化设置、文件与文件夹管理、系统自带工具的使用、电脑上网的连接与设置、必备软件的使用、电脑的管理与优化、电脑的日常维护、Word/Excel/PowerPoint的基本应用等内容。《新手学电脑办公应用标准教程（实战微课版）/清华电脑学堂》中除了基础知识的详细讲解与操作外，还穿插了“知识点拨”“注意事项”“动手练”等板块，以便让读者掌握疑难点、规避易错点。每章的结尾处还安排了“知识延伸”板块。《新手学电脑办公应用标准教程（实战微课版）/清华电脑学堂》兼具逻辑性、实用性与综合性，全程图解，上手简单，边学边练。不仅可以作为电脑初学者、电脑爱好者的参考工具书，还可以作为各大中专院校及电脑培训机构的教学用书。

本书的主要内容有：学习容器和Kubernetes的基本原理，无需任何经验。运行自己的集群，或选择Amazon、Google，以及其他公司托管的Kubernetes服务。通过Kubernetes管理资源的使用和容器生命周期。从成本、性能、弹性、容量和可伸缩性等方面优化集群。学习开发、测试和部署应用程序的Z佳工具。应用安全、可观察性和监控方面的Z新行业惯例。通过开发运维原则来打造精简、快速和高效的团队。