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关于“安俊秀”检索到 共13种现货商品
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大数据导论/安俊秀 靳宇倡 等
¥29.4(7折)定价:¥42.0本书是高校的大数据导论课程教材，清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术，并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表，帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据导论”等课程的教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读...
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Hadoop大数据处理技术基础与实践
¥19.4(4.3折)定价:¥45.0热门技术 院校关注 市场空白 专家团队 广泛调研 内容基础 循序渐进 资源丰富 本书的体系结构及内容做了精心的设计，实现理论指导实践、实践提升理论的良性循环。按照“模块理论－模块实践”这一思路进行编排，通过不断地螺旋迭代逐渐让学生掌握hadoop的体系架构及各组件的功能及相应典型案例。在内容编写方面，注意难点分散、循序渐进；在实例选取方面，注意实用性强、针对性强...
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Linux操作系统基础教程
¥27.9(7折)定价:¥39.81.本书在编写思路与内容编排上，汲取Linux教学和实践的*成果，加强读者的应用能力培养。在保证本书具有一定深度的同时，又要具有较强的可读性，主张引导读者自己解决问题。 2.本书面向普通读者的就业场景，以实用为目的，讲解Linux系统体系架构及基本命令。在明晰基本理论的前提下，注重Linux基础知识的讲解，而不陷入对技术的讲解，使读者对Linux体系架构有全局认识，使读者通过动手执行命令对主要的Linux操作有直观的认识。...
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Hadoop大数据处理技术基础与实践(第2版)(微课版)(本科教材)
¥39.2(7折)定价:¥56.0全书共有12章，从Hadoop概述开始，介绍了Hadoop的安装与配置管理，并对Hadoop的生态体系架构进行了介绍，包括HDFS技术、YARN技术、MapReduce技术、Hadoop I/O操作、海量数据库技术HBase、ZooKeeper技术、分布式数据仓库技术Hive、分布式数据分析工具Pig，以及数据迁移工具Sqoop，最后对大数据实时处理技术做了简单介绍，旨在让读者了解当前其他的大数据处理技术。本书除了介绍Hadoop的理
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Python3从入门到精通(高等学校信息技术类新方向新动能新形态系列规划教材)
¥48.9(7折)定价:¥69.8本书以Python 3为基础，循序渐进地讲解了Python从入门到进阶的知识。全书共15章。首先从Python的起源及功能特点开始讲述，介绍Python 3的安装、配置，并详细讲解Python的基础知识，包括变量和运算符的使用、三大控制结构、标准数据类型、函数、文件输入和输出、面向对象编程和异常处理等相关知识；然后讲解Python的不错知识，包括OS和SYS模块的使用、正则表达式、多线程与多进程编程、网络编程、数据库编程、NumPy模
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数据采集与预处理技术应用
¥43.7(7.3折)定价:¥59.9本书重点介绍了数据采集和数据预处理的相关理论与技术。全书共9章，主要包括数据采集与预处理概述，大数据开发环境的搭建，使用Flume采集系统日志数据，使用Kafka采集系统日志数据，其他常用的系统日志数据采集工具，使用网络爬虫采集Web数据，Python数据预处理库的使用，使用ETL工具Kettle进行数据预处理，以及其他常用的数据预处理工具。本书在第2章至第9章安排了丰富的实践操作，实现了理论与实践的有机结合，帮助读者更好地学习和掌握
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Python大数据处理与分析
¥34.9(7折)定价:¥49.8本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章，主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。本书注重理论紧密联系实际，使读者可以系统、全面地了解Python大数据处理与分析的实用技术和方法。 本书可作为高等院校Python大数据处理与分析相关课程的教材，也可以作为计算机相关专业的专业课或选修课教材，同时还可以作为从事Python与大数据技术相关工
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人工智能原理、技术及应用
¥49.0(7.1折)定价:¥69.0本书主要向读者介绍当代人工智能技术的入门知识，特别是以深度学习为代表的机器学习方法。内容包括人工智能的概念、分类和原理，阐述了人工智能的三大流派等。着重介绍了人工智能的相关技术和算法，包括机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理、机器视觉、机器人等。本书从基本原理概念、基础算法、基本理论应用三个方面对每章内容进行详细介绍，方便读者对内容知识的理解，有较强的知识性和趣味性。 本书可作为高等院校大数据专业和人工智能专业的核心基础课程教
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机器学习原理及应用
¥48.9(7折)定价:¥69.8本书全面介绍了机器学习的基础知识和主要技术以及其应用，全书共 10 章，首先对机器学习进行概述，并介绍机器学习的相关算法，如回归算法、分类算法、结构化学习、无监督学习；接着对机器学习聚类算法、深度学习、强化学习等算法原理及实现过程进行了简要介绍，以便于实际应用分析；最后介绍自然语言处理、推荐系统原理，并通过两个案例让读者认识和理解机器学习，实现理论与实践的有机结合。 本书可作为高等院校机器学习相关课程的教材，也可以作为计算机相关专业的
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数据采集与预处理(微课版)
¥34.9(7折)定价:¥49.8本书详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术，全面讲解了数据采集与预处理的全流程及在多领域的应用案例。本书共8章，包括数据采集与预处理概述、数据采集与存储、数据采集进阶、数据清洗、数据规整与分组聚合、豆瓣电影排行榜数据采集与预处理、使用Scrapy框架与Selenium采集股市每日点评数据并可视化、房产数据预处理。 本书可作为高等院校大数据、人工智能、计算机等专业的教材使用，也可供相关科技人员参考...
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