本·福达★★★★☆ 8.0/10

数据库 | 103 阅读

SQL是使用最为广泛的数据库语言，几乎所有重要的DBMS都支持SQL。本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材，由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。与其他同类图书不同，本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从S

阿利斯泰尔·克罗尔 本杰明·尤科维奇★★★★☆ 7.6/10

数据库 | 37 阅读

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。

[美]韦斯·麦金尼★★★★☆ 7.5/10

数据库 | 36 阅读

本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了保持与时俱进，作者对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，

Michael Milton★★★★☆ 7.2/10

数据库 | 28 阅读

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了

韦斯·麦金尼★★★★☆ 8.4/10

数据库 | 23 阅读

阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python 3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

唐成★★★★☆ 8.5/10

数据库 | 17 阅读

本书分为四大部分，分别为准备篇、基础篇、提高篇和配套开源软件及架构篇。准备篇为没有数据库基础的读者准备的，如果读者已经具备了一定的数据库基础，可以跳过其中的一些内容。基础篇介绍了PostgreSQL数据库中的一些基础内容，读者学习完此篇可以完成基本的PostgreSQL数据库的日常操作工作。提高篇讲解了一些更深的内容，如PostgreSQL的一些技术内幕、特

布莱恩·克里斯汀 汤姆·格里菲思★★★☆☆ 6.9/10

数据库 | 17 阅读

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的问题，计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题，而他们找

秋庭伸也 杉山阿圣 寺田学★★★★☆ 7.1/10

数据库 | 12 阅读

本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。

羊艺超★★★★☆ 8.8/10

数据库 | 12 阅读

内容简介 这是一本从使用和定制开发双重视角，循序渐进地讲解Flink的分布式系统架构设计、流计算API设计、时间处理、状态管理等核心技术的原理和实现的著作。 它面向Flink的初学者，内容沿着基础知识、实际问题和解决方案这条主线展开，不仅层层剖析了Flink学习中的重点和难点，而且还通过大量案例展示了如何快速获得工程化实践能力。 全书共11章，主要内容如下：

Silvia Botros Jeremy Tinley★★★★☆ 7.3/10

数据库 | 11 阅读

《高性能 MySQL》一直是 MySQL 领域的经典之作，影响了一代又一代的 DBA 和技术人员，从第3 版出版到第 4 版出版过去了近十年，MySQL 也从 5.5 版本更新到了 8.0 版本。第 4 版中增加了大量对 MySQL 5.7 和 8.0 版本新特性的介绍，删除了一些在新版本中已经废弃或者不再常用的功能，还增加了对云数据库的介绍，减少了在官方文

莫振杰★★★★☆ 8.4/10

数据库 | 10 阅读

本书分为2大部分：第1部分是Javascript基本语法，主要介绍流程控制、函数、字符串、数组等基本语法；第2部分是Javascript核心技术，主要介绍DOM操作、事件操作、window对象、document对象等核心技术。为了让读者更好地掌握，本书还结合实际工作以及前端面试，精心挑选了大量高质量的练习题。此外，本书还专门配套了课件PPT以及各种工具手册，

用友平台与数据智能团队★★★★☆ 7.5/10

数据库 | 10 阅读

这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不仅有数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指

曾贤志★★★★☆ 7.5/10

数据库 | 10 阅读

本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，最后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pand

伊夫·希尔皮斯科★★★★☆ 7.6/10

数据库 | 10 阅读

《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍

杰伊·温格罗★★★★☆ 8.4/10

数据库 | 9 阅读

本书是数据结构与算法的入门指南，不局限于某种特定语言，略过复杂的数学公式，用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念，培养读者编程逻辑。主要内容包括：为什么要了解数据结构与算法，大O表示法及其代码优化利用，栈、队列等的合理使用，等等。

毛大群 汤贺静 高志鹏 郑渤龙★★★★☆ 7.4/10

数据库 | 9 阅读

内容简介 这是一本讲解如何成功实施数据治理项目的实战指南，能够帮助组织更清晰地认识到数据治理的本质，启发它们结合自身业务，找到适合自己的、务实的、有价值的数据治理策略。本书源自数据治理头部厂商亿信华辰在数据治理领域10余年经验的总结，提供了大量可立即上手的实用方法与技巧，旨在帮助读者切实解决数据治理项目实施过程中遇到的各种实际问题。书中案例丰富翔实，通过多个

[美]哈瑞·刘易斯 雷切尔·扎克斯

数据库 | 8 阅读

本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题，以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术，根据城市计算的框架分成四个部分：概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分（第1章和第2章）给出城市计算的概述。第二部分（第3章）介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成，介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由

田宇★★★★☆ 8.4/10

数据库 | 7 阅读

本书讲述了一个64位多核操作系统的自制过程。此操作系统自制过程是先从虚拟平台构筑起一个基础框架，随后再将基础框架移植到物理平台中进行升级、完善与优化。为了凸显64位多核操作系统的特点，物理平台选用搭载着Intel Core-i7处理器的笔记本电脑。与此同时，本书还将Linux内核的源码精髓、诸多官方白皮书以及多款常用协议浓缩于其中，可使读者在读完本书后能够学

[美]亚历克斯·彼得罗夫★★★★☆ 7.9/10

数据库 | 7 阅读

这本书既不是关于关系型数据库的书，也不是关于NoSQL的书，而是关于在各种数据库系统中使用的算法和概念的书，重点是存储引擎和负责数据分布的组件。第一部分讨论节点本地的进程，并着重于存储引擎这个数据库系统的核心组件以及最重要的一个特有元素。第二部分讨论负责数据分布的子系统和组件，介绍如何将多个节点组织到一个数据库集群中。

高拉夫·阿肖克·塔尔帕提★★★★☆ 7.2/10

数据库 | 7 阅读

本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。接着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。接着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要点