流式数据介绍了流式和实时数据系统的概念和要求。这本书是一个思想丰富的教程,教你如何有效地与快速流动的数据交互。

对这项技术

作为人类,我们不断地过滤和解密流向我们的信息。以同样的方式,流数据应用程序可以完成一些惊人的任务,比如读取实时位置数据以推荐附近的服务,实时跟踪机器故障,以及在客户离开商店之前发送数字收据。流数据技术和技术的最新进展使任何开发人员都有可能构建这些应用程序,如果他们有正确的心态。这本书会让你加入他们。

关于这本书

流式数据是一个思想丰富的教程,教你如何有效地与快速流动的数据交互。通过相关的示例和演示用例,您将探索读取、分析、共享和存储流数据的应用程序的设计。在此过程中,您将发现关键技术的角色,如Spark、Storm、Kafka、Flink、RabbitMQ等。这本书在宏观思维和实现细节之间提供了完美的平衡。

里面有什么

收集实时数据的正确方法 构建流管道 分析数据 何时使用何种技术

https://www.manning.com/books/streaming-data

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相关内容

通过这个紧凑的实用指南,开始使用Python进行数据分析。这本书包括三个练习和一个用正确的格式从Python代码中获取数据的案例研究。使用Python学习数据分析还可以帮助您使用分析发现数据中的意义,并展示如何可视化数据。

每一节课都尽可能是独立的,允许您根据需要插入和退出示例。如果您已经在使用Python进行数据分析,那么您会发现您希望知道如何使用Python来完成许多事情。然后,您可以将这些技术直接应用到您自己的项目中。

如果您不使用Python进行数据分析,那么本书从一开始就带您了解基础知识,为您在该主题中打下坚实的基础。当你阅读完这本书的时候,你会对如何使用Python进行数据分析有更好的理解。

你将学到什么

  • 从Python代码中获取数据
  • 准备数据及其格式
  • 找出数据的意义
  • 使用iPython可视化数据

这本书是给谁的

想学习使用Python进行数据分析的同学。建议您具有Python方面的经验,但不是必需的,因为您需要具有数据分析或数据科学方面的经验。

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这本书将向你展示如何通过连接特定的Azure技术来组装数据仓库解决方案,这些技术可以满足你的需求并为你的业务带来价值。您将看到如何为数据池技术和SQL数据库使用批、事件和流实现一系列体系结构模式。您将了解如何管理元数据和自动化以加速仓库的开发,同时在每个级别上建立弹性。您还将知道如何提供下游分析解决方案,如Power BI和Azure分析服务,以增强数据驱动的决策能力,从而推动您的业务走向成功模式。

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如果编程是一种魔法,那么web抓取无疑是一种魔术。通过编写一个简单的自动化程序,您可以查询web服务器、请求数据并解析它以提取所需的信息。这本实用书籍的扩展版不仅介绍了web抓取,而且还提供了从现代web中抓取几乎所有类型数据的全面指南。

第1部分侧重于web抓取机制:使用Python从web服务器请求信息,执行服务器响应的基本处理,并以自动方式与站点交互。第2部分探索了各种更具体的工具和应用程序,以适应您可能遇到的任何web抓取场景。

  • 解析复杂的HTML页面
  • 使用Scrapy框架开发爬行器
  • 学习存储您搜集的数据的方法
  • 从文档中读取和提取数据
  • 清理和规范化格式错误的数据
  • 阅读和编写自然语言
  • 浏览表单和登录
  • 抓取JavaScript和爬过api
  • 使用和编写图像到文本的软件
  • 避免抓取陷阱和机器人拦截器
  • 使用抓取工具来测试你的网站
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BuzzFeed News高级记者Lam Thuy Vo解释了如何使用Python编程语言以有意义的方式挖掘、处理和分析社交网站上的数据。

虚假的推特账号影响了总统选举吗?关于人类行为,Facebook和Reddit的档案能告诉我们什么?在《挖掘社交媒体》中,BuzzFeed资深记者Lam Thuy Vo向你展示了如何使用Python和关键数据分析工具来挖掘隐藏在社交媒体中的故事。

无论您是专业记者、学术研究者还是公民调查员,您都将学习如何使用技术工具来收集和分析来自社交媒体的数据,从而构建引人注目的、数据驱动的故事。

学习如何:

  • 编写Python脚本并使用api从社交网络收集数据
  • 下载数据档案,从中挖掘见解
  • 检查从网站下载的HTML,寻找有用的内容
  • 使用谷歌表格对收集的数据进行格式化、聚合、排序和过滤
  • 创建数据可视化来说明您的发现
  • 使用Python、木星笔记本和panda库执行高级数据分析
  • 将你所学到的知识应用到你自己的研究课题中去

社交媒体上充斥着成千上万个隐藏的故事,等着被人讲述。学习使用专业人士用来编写自己的数据驱动的故事的数据侦探工具。

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Python是一种多范式编程语言,已经成为数据科学家进行数据分析、可视化和机器学习的首选语言。有没有想过如何成为有效处理数据分析问题的专家,解决这些问题,并从数据中提取所有可用信息?好了,别再找了,这就是你要的书!

通过这个全面的指南,您将探索数据,并以一种有意义的方式展示统计分析的结果和结论。您将能够快速准确地执行实际操作的排序、缩减和后续分析,并充分理解数据分析方法如何支持业务决策。

您将首先了解Python中可用的数据分析工具,然后探索用于识别数据模式的统计模型。渐渐地,您将使用Python、panda和SciPy回顾统计推断。在此之后,我们将集中于使用计算工具执行回归,您将了解如何用算法的方式识别数据中的集群。最后,我们将深入探讨使用贝叶斯方法量化因果关系的高级技术,您将发现如何使用Python的工具进行监督机器学习。

你会学到什么

  • 将各种数据读入、排序并映射到Python和panda中
  • 识别模式,以便理解和研究数据
  • 使用统计模型来发现数据中的模式
  • 回顾使用Python、panda和SciPy的经典统计推断
  • 使用聚类检测数据中的相似性和差异性
  • 清理数据,使其有用
  • 在Jupyter笔记本生产出版准备工作数据纳入
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从数据科学的角度研究Python,并学习用于做出关键业务决策的数据可视化的成熟技术。从介绍Python的数据科学开始,您将进一步了解Python环境,并熟悉Jupyter Notebook和Spyder等编辑器。通过Python编程入门之后,您将掌握数据科学中使用的基本Python编程技术。接下来是数据可视化,您将看到它如何满足现代业务需求并形成决策的关键因素。您还将了解Python中一些流行的数据可视化库。

将重点转移到数据结构,您将从数据科学的角度了解数据结构的各个方面。然后使用Python处理文件I/O和正则表达式,然后收集和清理数据。继续探索和分析数据,您将看到Python中的高级数据结构。然后,您将深入研究数据可视化技术,了解Python中的许多绘图系统。

最后,您将完成一个详细的案例研究,您将有机会重温到目前为止介绍的概念。

你会学到什么

  • 在数据科学中使用Python编程技术
  • Python中的主数据收集
  • 为BI系统创建引人入胜的可视化
  • 部署收集和清理数据的有效策略
  • 整合Seaborn和Matplotlib绘图系统

这本书是给谁看的

具有基本Python编程知识的开发人员希望采用使用Python进行数据分析和可视化的关键策略。

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要成为一名成功的数据科学家,你需要的不仅仅是技术知识。从如何找到你的第一份工作,到数据科学项目的生命周期,甚至是如何成为一名经理,在数据科学领域开创一番事业会教会你学校遗漏了什么。

对这项技术 数据科学家长期成功的关键是什么?将你的技术知识与正确的“软技能”结合起来,是一份有意义的职业的核心要素。

关于这本书

在数据科学领域发展是你获得第一份数据科学工作并成为有价值的高级员工的指南。通过遵循清晰而简单的指导,你将学会制作一份出色的简历,并在面试中取得好成绩。在这个要求高、变化快的领域,保持项目在正确的轨道上、适应公司的需求并管理棘手的涉众是很有挑战性的。你会喜欢书中那些经验丰富的数据科学家的故事中关于如何处理期望、处理失败和规划职业道路的见解。

里面有什么

  • 创建一个数据科学项目组合
  • 评估和协商报价
  • 优雅地离开,爬上梯子
  • 与专业数据科学家的访谈
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Kafka in Action是构建基于Kafka的数据管道的实用指南。充满了真实的用例和场景,这本书探讨了Kafka最常见的用例,从简单的日志记录到管理用于消息路由、分析等的流数据系统。

在处理大数据、流数据或快速数据的系统中,确保数据管道正确是非常重要的。Apache Kafka是一个非常快的分布式流平台,它不仅仅作为一个持久的日志或灵活的消息队列来运行。

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C语言深度指南《Modern C》第二版上线,内容更新,加入插图,是新视角指南的非常好书

地址https://www.manning.com/books/modern-c

Modern C关注现代C编程的新特性和独特之处。本书是基于最新的C标准,并提供了一个最新的视角,关于这个久经考验的真实的语言。

对这项技术

对于一门有50年历史的编程语言来说,C语言是非常现代的。无论您是在编写嵌入式代码、低级系统例程还是高性能应用程序,C语言都能应对挑战。这本独特的书,基于最新的C标准,揭示了这一可靠语言的现代视角。

关于这本书

Modern C向您介绍了现代C编程,强调了这种强大语言的独特和新特性。对于新的C程序员,它从基础开始,比如结构、语法、编译和执行。在此基础上,您将进一步了解控制结构、数据类型、操作符和函数,从而更深入地了解底层所发生的事情。在最后几章中,您将探索性能考虑因素、可重入性、原子性、线程和类型泛型编程。在进行概念强化练习和技能磨练挑战的过程中,您将编写代码。

里面有什么

  • 运算符和函数
  • 指针、线程和原子性
  • C的内存模型
  • 动手练习
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