数据科学实战指南

本书是云计算与大数据相关专业的标准化教材。全书以云计算与大数据的应用为核心。以云计算与大数据的基本知识为入手，以实际应用为脉络，用理论与实践相结合的方式介绍云计算与大数据的内容，全书共分七章，首先介绍了云计算与大数据的基本内容，让初学者有一定大致了解。而后介绍了云计算的应用，着重与在金融与制造行业的应用方面进行讲解。最后以大数据的应用收尾。全文应用研究均以实学科前沿科技出发，内容详细丰实，力求为云

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

本书主要向读者介绍基于互联网技术的数据分析原理与方法，帮助读者理解并掌握数据分析能力，可使用到实践中并提升工作能力。本书具体内容包括学数据分析有什么用，数据分析的基础方法，数据分析的起点，数据分析的基础，数据分析的准备；通过数据分析看清现实，通过数据分析抓住业务增长机会，通过数据分析发现异常、处理异常、防止异常，通过数据分析预测与推荐，通过数据分析服务线下业务，数据分析结果汇报，以及让数据分析结果

云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。与以往的计算模式不同，云计算环境下，信息安全和服务保障问题更严重、更突出。本书从云计算的安全技术和服务质量评价两个方面论述云计算服务保障的体系架构，安全技术方面主要阐述了基于可信计算的实时度量、基于角色的数据隔离访问、云节点信任链的动态维护模型与验证机制和多级安全访问控制模型；服务

本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。

本书共8章，第1章介绍新媒体数据分析的基础知识；第2章介绍各种新媒体数据分析指标；第3章介绍新媒体数据的采集；第4章介绍新媒体数据处理；第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法；第6章介绍新媒体数据可视化；第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能；第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。

本教材共介绍7个项目，项目1为云数据中心认知，主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计，主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型，主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云

本书分为6篇，共14章。从OLAP核心概念出发，以Presto为例，从整体执行流程到不同SQL的执行原理，力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识（第1章和第2章）介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识，并给出了后续贯穿全书的SQL代码；第二篇核心原理（第3章和第4章）非常详细地串讲了SQL执行流程，介绍了执行计划的生成和优化；第三篇经典SQL（第5

为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法，本书按照算法策略进行划分，每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章，内容包括：算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用