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大数据与机器学习:实践方法与行业案例
更新时间:2019-01-04 15:50:49
最新章节:15.4 本章小结开会员,本书免费读 >
大数据方面的书籍可谓琳琅满目,有的讲解理论,有的介绍方法,有的传播理念。但是,大数据从业人员(如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等)应该掌握哪些知识与技能,如何应用数据解决现实的业务问题呢?恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此,三位作者基于近10年的数据分析与应用经验,融合各自在商业银行、互联网金融和电商领域的切身体验,寓理论于实战,选取多个详实的案例,站在企业实际应用的角度介绍数据分析应用过程并公布源代码,并最终形成本书。本书对于读者开展数据分析工作能够提供直接帮助,为有志于在大数据领域发展的读者启航。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2017-01-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
大数据与机器学习:实践方法与行业案例最新章节
查看全部- 15.4 本章小结
- 15.3 使用Spark GraphX和Neo4j处理社会网络
- 15.2 Spark GraphX与Neo4j
- 15.1 社会网络和属性图
- 第15章 图计算与社会网络
- 14.4 本章小结
- 14.3 实现一个推荐系统
- 14.2 规模与效率
- 14.1 Mahout的推荐引擎
- 第14章 基于Mahout的个性化推荐系统
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本书以Kettle实现ETL流程为目标,将ETL知识点与任务相结合,配套真实案例,深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章,第1章介绍了ETL概念和ETL工具,让读者在了解ETL相关的概念后,立刻上手ETL工具Kettle;第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件,包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容,内容与ETL流程匹配,能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字 - 会员
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《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字