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数据有多重要它已经成为和土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素之一。可以说如今的世界数据已经无处不在无时不在。到2022年底我国数字经济规模达50.2万亿元总量稳居世界第二占GDP比重提升至41.5%。数据来源央视新闻客户端
根据国家公务员局网站信息国家数据局今年计划在国考中招录12人要求基层最低工作年限为3年专业涵盖“电子科学与技术”“信息与通信工程”“计算机科学与技术”等。岗位工作内容中的关键词包括“数据治理和发展”“数字经济国际合作”“数据资源管理和开发利用”“数字产业化和产业数字化”等。 在当下及未来数据的价值越来越高业界很多专家甚至认为数据将成为第四产业是未来几年甚至几十年最重要的生产要素。我们有理由相信今后数据人才需求一定会迎来爆发式增长双十一即将到来推荐几本数据技术相关的好书助你赢在起跑线上 《数据要素安全流通》
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数据作为第五大生产要素它的安全性不仅关乎国家安全、国民经济、社会稳定还跟企业的商业秘密、个人隐私、财产安全密切相关。数据安全不仅是技术问题还涉及法律、政策、管理、人才、伦理等方面要面对更多的新挑战这就需要从业者在实践中加深认识加大研究创新力度。
《数据要素安全流通》作为各相关领域专业人员的洞察与实践总结可以帮助读者获得更多灵感与启发。是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。
本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链深度解读了国内外重点政策、法规汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 《Python数据挖掘入门、进阶与实用案例分析》
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这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛和“泰迪杯”数据分析技能赛为依托精选了11个经典赛题将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。通过学习本书读者可以理解数据挖掘的原理迅速掌握大数据技术的相关操作为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛打下良好的技术基础。 《数据保护工作负载的可恢复性 》
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在大数据时代许多人都更加重视数据了因为其中蕴含大量的知识与机会。数据需要有人来创建、分析、挖掘并运用同时也需要有人来保护因为数据丢失或遭到破坏会给组织与客户带来重大困扰。
数据保护工作相当关键但也令人生畏因为数据备份与恢复工作费心劳神处在这个职位上的人或许不会成为明星员工然而一旦出现数据事故却要承担巨大的责任。本书的作者是一位从业近30年的专家给大家指出了数据保护工作中的各种陷阱并引领读者做好备份与灾难恢复。 《Data Mesh权威指南》
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我们正处于数据时代的拐点当下的数据管理解决方案很难在应对组织的复杂性、数据源的激增等挑战的同时通过AI和分析从数据中获取价值。本书从实践出发介绍了Data Mesh这是一种从现代分布式架构中提取的去中心化的社会技术范式提供了一种大规模获取、共享、访问和管理分析型数据的新方法。 本书将带领数据领域从业者、架构师、技术领导者和决策者以大数据架构为起点逐步落地分布式和多维度的分析型数据管理方法。Data Mesh将数据视为产品将领域视为首要关注点应用平台思维创建自助数据基础设施并引入数据治理的联邦计算模型。 《分布式统一大数据虚拟文件系统 Alluxio原理、技术与实践》
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Alluxio是数据行业中非常重要的创新型开源软件对大数据和人工智能都有很强的推进作用。这本书是Alluxio多年实践的阶段性成果总结也是喜爱Alluxio的大数据行业从业人员的实用宝典更是开源软件和大数据人工智能基础设施行业的一本重要的指导性书籍。 《云原生数据中台架构、方法论与实践》
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本书重视历史沿革首先对信息化、数据仓库、大数据平台和数据中台等做了深入浅出的剖析接着分析了数据中台与云原生之间的关系使人有醍醐灌顶之感最后从数据中台建设与开源软件之间的关系切入对应用技术、数据基础和集成开发的开源技术选型进行逐一分析具有很强的指导性和实操性。 《腾讯大数据构建之道》
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腾讯作为一家以互联网为基础的科技与文化公司其互联网业务与亿万网民的日常生活息息相关从社交平台出发已拓展至娱乐、金融、资讯、工具、流量平台等多个业务板块。腾讯数据人每天不得不面对海量的数据处理需求例如用户每天在微信朋友圈和QQ空间上传的图片超过10亿张腾讯视频每天播放量超过20亿次除夕当天红包支付超过25亿笔每天移动支付超过5亿笔这些数据规模在国内均居行业前列。伴随着业务的迅猛发展腾讯大数据平台十年磨一剑已经初步搭建完成了数据采集、存储、计算、应用、运维、治理等一整套大数据业务处理平台。本书正是在此背景下应运而生的首次对外详细阐述了腾讯大数据平台系统架构以及多年来平台建设的思考与沉淀。 《运维数据治理:构筑智能运维的基石》
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本书对运维数据治理的概念、知识体系和底层逻辑进行了深入剖析构建了面向运维数据特点的数据治理方法和框架。本书分为概念篇、方法篇、实施篇和案例篇从指标体系构建、运维数据资产化、元数据管理、数据安全、数据质量、数据标准化等角度系统阐述了开展运维数据治理的方法以及运维数据治理平台应具备的关键能力并介绍了构建运维数据平台相关的采集、存储、处理、计算、管理、服务、监控、消费等各方面的技术实现手段和方法。本书适合政府和企业的信息化负责人、CIO、运维主管、软件研发负责人等阅读。 《智能数据分析入门、实战与平台构建》
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这是一本从实战角度解读如何进行智能数据分析及搭建智能数据分析平台的工具书目的是帮助读者全面认识并在实际工作中灵活使用智能数据分析方法和工具同时构建可用的智能数据分析环境。
本书不仅包含关于智能数据分析的基础知识还包含进行智能数据分析必备的方法、工具、案例以及平台的搭建方案。书中融入了作者多年的一线实践经验而且在体系化、可视化、易学性等方面下了很大功夫。
本书面向初级、中级数据分析人员及数据分析平台产品经理。为了帮助读者理解书中不仅采用通俗易懂的语言而且提供了百余幅作者专门绘制的示意图更为难能可贵的是书中包含了大量一线实践案例
《电商存储系统实战架构设计与海量数据处理》
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电商系统覆盖面广在其他业务中遇到的技术问题大多数在电商系统中也会遇到。本书以电商应用场景为例讲解实战过程中常会遇到的各种存储问题。通过这样的学习方式用户既可以快速地解决实际问题还能提升技术能力。全书共18章分为设计篇、高速增长篇、海量数据篇和技术展望四篇。
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