数据库设计/管理
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大数据分析与计算汤羽，林迪，范爱华，吴薇薇大数据应用已成为行业热点和产业发展新增长点，数据科学与计算技术也是*的前沿领域，其中，大数据计算分析提供了核心的技术支撑。本书从大数据计算系统的三个层次对数据模型、处理算法、计算模型与架构、开发技术标准等内容进行了综合性的介绍，重点阐述了各类数据分析算法和MapReduce，图并行计算，交互式处理，流计算，内存计算等计算架构。本书适合作为数据科学与大数据计算技术、计算机科学与技术、互联网应用系统、物联网工程等专业相关课程的教材。 -
商业数据科学Foster Provost这是一本博大精深但又不太技术的指南，向你介绍数据科学的基本原则，并带领你全程浏览从所搜集数据中抽取有用知识和商业价值所必需的“数据分析思维”。通过学习数据科学原则，你将领略当今用到的诸多数据挖掘技巧。更重要的是，这些原则支撑着通过数据挖掘技巧解决商业问题所需的手段和策略。 -
Spark大数据商业实战三部曲王家林，段智华，夏阳暂缺简介... -
数据分析与数据挖掘实用教程殷复莲 著暂缺简介... -
脑洞大开数据结构另类攻略暂缺作者《脑洞大开数据结构另类攻略》主要介绍数据结构的基本知识，全书共分9章，第1-2章是总结和引导，分别介绍了数据结构和算法，告诉大家数据结构并没有想象的那么难。第3-7章介绍了一种数据结构，分别为数组和串、链表、栈与队列、树与图。第8-9章是对排序和查找算法的趣味研究。 -
数据馆员的Hadoop简明手册顾立平，袁慧《数据馆员的Hadoop简明手册》旨在协助初级数据馆员们能够迅速了解Hadoop的知识、用途及整体概貌，作为进一步实践操作之前的入门基础读物。本手册力求简单、通俗、易懂，既不泛泛之谈，也不过早深入细节，而是力求把握重点。事实上，唯有实践才能真正理解Hadoop的有趣之处和局限之处，但在实践之前，或者考虑选择架构之前，如果有这么一本手册，会容易理解、沟通及评估。《数据馆员的Hadoop简明手册》包括5个部分。第1章概述分布式大数据的基本概念，以及开源软件Hadoop的历史、生态体系及主要版本的变化。第2章概述核心架构中的计算资源分配、列式计算的工具及索引。第3章概述分布式计算的MapReduce方案，这也是*为通用的一种方案，能满足海量数据的处理。第4章概述如何优化Hadoop的案例。*后，附录介绍Hado叩家族产品。 -
SQL Server 2016从入门到实战孙亚男，郝军暂缺简介... -
数据馆员的Spark简明手册顾立平，马景源《数据馆员的Spark简明手册》旨在协助初级数据馆员们能够迅速了解Spark方面的知识、用途及整体概貌，作为进一步实践操作之前的入门基础读物。《数据馆员的Spark简明手册》力求简单、通俗、易懂，以读者能够快速把握重点为主，从而开展项目、课题、实验和研究。本手册旨在知识模块化，有了整体概述，可以方便读者与其他解决方案进行比较，在实践中遇到问题可以尽快发现需要深入钻研的部分。《数据馆员的Spark简明手册》包括8章。第1章概述Spark的发展背景、计算框架及机器学习等。第2章描述Spark的安装与运行。第3章概述Scala编程实现的方式。第4章概述Spark编程模型和解析。第5章进入到Spark数据挖掘的应用。第6章考虑大数据实时计算的问题，进行方案比较，突出Spark的特点。第7章阐明进一步优化Spark的方式。第8章概述Spark SQL来阐明如何在Spark上使用人们比较熟悉的SQL数据库语言的方式。 -
数据库系统及应用崔巍暂缺简介... -
数据科学导引欧高炎，朱占星，董彬，鄂维南暂缺简介...
