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企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用

资源名称:企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用 内容简介: 本书分 章,分别从企业大数据战略定位、企业大数据落地实施和价值评估,以及大数据的变革与挑战这三大方面进行撰写,宏观上涵盖了企业战略决策和定位,微观上涵盖了大数据职能、思路、方法、流程、开发、应用、评估的整个环节。企业大数据的知识完整性也是本书的特色之一。 资源目录: 前言 第 章企业大数据战略定位 宏观 微观 资源协同 战略定位 启动契机 大数据历程 本章小结 第 章企业大数据职能规划 大数据组织架构体系 大数据部门在企业中的角色 常见

触手可及的大数据分析工具:Tableau案例集

资源名称:触手可及的大数据分析工具 案例集 内容简介: 《触手可及的大数据分析工具: 案例集》对 的产品、优势、 的新特性及其功能做了全面的介绍,并且从 个不同行业的案例入手,让你在阅读本书后能够从一个新手成长为能够创建出复杂仪表板的高手。 《触手可及的大数据分析工具: 案例集》分为五个部分共 章: 使用概述、新手上路、成功晋级、高手秘籍以及实际应用。 使用概述包含四章,分别从为何要进行数据可视化、 的发展历程、 的产品介绍、 的新特性、 的应用优势以及如何利用 进行数据连接和了解工作区几个方面做了详尽的

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析_Python教程

资源名称:零起点 足彩大数据与机器学习实盘分析 内容简介: 《零起点 足彩大数据与机器学习实盘分析》采用 编程语言、 数据分析模块、机器学习和人工智能算法,对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目 足彩数据包,汇总了 年全球 万余场足球比赛的赛事和赔率数据,包括威廉希尔、澳门、立博、 、 、 、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用 语言抓取网页数据,下载更新 足彩数据包,并预测分析比赛获胜球队的取胜概率,同时提出了检测人工智能算法优劣的 足彩图灵 法则。 作者简介: 何海群,

大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例

资源名称:大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例 内容简介: 《大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法,包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法,以及与机器学习相关的算法,包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。《大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例》涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法,对于工作和学习都有实际参考意义。 《大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型

Hadoop大数据开发案例教程与项目实战 高清pdf

资源名称: 大数据开发案例教程与项目实战 高清 基础篇第 章 概述 第 章 基础环境配置 第 章 分布式存储 第 章 计算系统 第 章 计算模型 第 章 数据云盘 提高篇第 章 协调系统 第 章 数据库 第 章 数据仓库 第 章 数据采集 第 章 离线数据分析平台 资源截图:

Spark大数据分析 核心概念 技术及实践 中文pdf

资源名称: 大数据分析 核心概念 技术及实践 中文 第 章 大数据技术一览 第 章  编程 第 章  第 章 使用 进行交互式数据分析 第 章 编写 应用 第 章  第 章  第 章 使用 进行机器学习 第 章 使用 进行图处理 第 章 集群管理员 第 章 监控 资源截图:

零起点Python大数据与量化交易_Python教程

资源名称:零起点 大数据与量化交易 内容简介: 《零起点 大数据与量化交易》是国内较早关于 大数据与量化交易的原创图书,配合 开发平台和 开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易。《零起点 大数据与量化交易》有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有 代码;第二,包含大量的图文案例和 源码,无须专业编程基础,懂 即可开始学习;第三,配有专业的 集成开发平台、 量化软件和 数据包。 《零起点 大数据与量化交易》内容源自笔者的原版教学课件,虽然限于篇幅和载体,省略了

大数据Spark企业级实战

资源名称:大数据 企业级实战 内容简介: 是当今大数据领域最活跃、最热门、高效的大数据通用计算平台,是 软件基金会下所有开源项目中三大开源项目之一。   在 理念的指引下, 基于 成功地构建起了大数据处理的一体化解决方案,将 、 、 、 、 等大数据计算模型统一到一个技术堆栈中,开发者使用一致的 操作 中的所有功能;更为重要的是 的 、 、 、 等四大子框架之间可以在内存中完美的无缝集成并可以互相操作彼此的数据,这不仅打造了 在当今大数据计算领域其他任何计算框架都无可匹敌的优势,更使得 正在加速成为大数据

大数据分析:方法与应用

资源名称:大数据分析:方法与应用 内容简介: 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模;方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 章构成:大数据分析概述,数据挖掘流程,有指导的学习,无指导的学习,贝叶斯分类和因果学习,高维回归及变量选择,图模型,客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科