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這本開放獲取的書籍旨在教育數據空間設計師理解創建成功數據空間所需的要求。它探索了數據空間的前沿理論、技術、方法論和最佳實踐，這些數據空間既適用于工業數據，也適用于個人數據，為讀者提供了理解數據空間設計、部署和未來發展方向的基礎。 這本書捕捉了創建數據空間的早期經驗和教訓。它將這些貢獻分為設計、部署和未來方向三個部分。 第一部分探索了數據空間的設計空間。各個章節詳細描述了數據空間的組織設計，包括數據平臺、數據治理聯合學習、個人數據共享、數據市場以及數據空間的混合人工智能。 第二部分描述了在實際部署中使用數據空間的情況。各章節由行業專家共同撰寫，包括了工業4.0、食品安全、金融科技、醫療保健和能源等領域的數據空間案例研究。 第三部分詳細介紹了數據空間的未來方向，包括歐洲共同數據空間的挑戰和機會，以及實現可信數據共享的隱私保護技術。 這本書主要對兩類讀者有興趣：一類是對數據管理和數據共享有興趣的研究人員；另一類是從事數據驅動系統的實踐者和行業專家，他們所在的生態系統中數據的共享和交換至關重要。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-98636-0

獲取使用Python操作、處理、清理和處理數據集的權威手冊。對于Python 3.10和pandas 1.4的更新，這個實踐指南的第三版包含了實踐案例研究，向您展示如何有效地解決大量數據分析問題。在此過程中，您將了解最新版本的pandas、NumPy和Jupyter。

本書涉及Python中操作、處理、清理和處理數據的具體細節。我的目標是為Python編程語言的各個部分及其面向數據的庫生態系統和工具提供指導，幫助您成為一名有效的數據分析師。雖然“數據分析”在這本書的標題中，但重點是Python編程、庫和工具，而不是數據分析方法。這是數據分析所需的Python編程。

在我2012年最初出版這本書之后的某個時候，人們開始用數據科學這個術語來概括從簡單的描述性統計到更高級的統計分析和機器學習的一切。從那時起，用于進行數據分析(或數據科學)的Python開源生態系統也得到了顯著的擴展。現在有很多其他的書專門關注這些更高級的方法。我希望本書能夠為您提供充分的準備，使您能夠轉向更具體的領域資源。

目錄內容：

Preface * Preliminaries * Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks * Built-In Data Structures, Functions, and Files * NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation * Getting Started with pandas * Data Loading, Storage, and File Formats * Data Cleaning and Preparation * Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape * Plotting and Visualization

Data Aggregation and Group Operations* Time Series * Introduction to Modeling Libraries in Python * Data Analysis Examples * Advanced NumPy * More on the IPython System * Index * About the Author

使用商業智能來推動企業增長，提高效率，并改進企業決策。在這本實用的書中，您將通過使用基本Python和R代碼的Power BI實踐示例，探索與BI最相關的AI用例，包括改進的預測、自動化分類和AI支持的推薦。您將學習如何從非結構化數據源(如文本、文檔、圖像文件)獲得見解。 作者Tobias Zwingmann幫助BI專業人員、業務分析師和數據分析人員理解人工智能的高影響領域。您將學習如何在沒有軟件工程師或數據科學家的幫助下，利用流行的AI-as-a-service和AutoML平臺來交付企業級概念證明。

了解AI如何在BI環境中產生業務影響使用AutoML進行自動分類和改進預測實現推薦服務以支持決策制定利用NLP服務從大規模的文本數據中獲得洞見利用計算機視覺服務從文件和圖像中提取信息為ai驅動的儀表板原型構建交互式用戶前端實施一個端到端的案例研究，用于構建一個人工智能驅動的客戶分析儀表板

科技的快速發展令人目眩，對商業的影響深遠而難測。Thoughtworks 科技棱鏡未來技術趨勢分析報告應運 而生。
作為一家數字化轉型咨詢公司，Thoughtworks 必須領先于技術發展趨勢，這樣才能幫助我們的客戶為企業 建立戰略優勢。我們的咨詢顧問和客戶遍布全球，形成了一個龐大的網絡，確保我們能對未來技術趨勢的發 展進程和潛在影響保持敏銳。在本報告中，我們將分享一些見解，讓外界能一窺為何我們能夠通過前沿技術 幫助企業實現持續轉型。
科技棱鏡涵蓋 100 個獨立技術趨勢。為了幫助您深入理解這些趨勢，我們分五個“視角”來進行分析。這些 視角將幫助您重點了解各個發展趨勢對貴企業意味著什么，以及您需要如何做好準備。這些視角可以單獨使用，也可以相互結合以形成更廣闊的視角，開辟全新的調查途徑和思路。
 本報告重點介紹了通過不同視角能夠發現的各種機會，以及可用于衡量新趨勢發展速度的預兆信號。我們將 從以下兩個方面分析這 100 個趨勢：時間范圍，以及我們建議的應對策略，即采納、分析或預測。我們希望，本報告能幫助您識別在當下和未來影響貴企業的最重要趨勢。

《操作反模式，DevOps解決方案》展示了如何在大多數開發人員工作的不完美環境中實現DevOps技術。部分技術教程、部分參考手冊和部分心理手冊，本實用指南向您展示了在您無法靈活地對組織結構進行全面更改時，將DevOps引入您的團隊的現實方法。

DevOps解決方案專注于從下至上的過程改進，包括操作反模式中的所有內容，它對您的團隊是可操作的——從構建流線化的工作流系統到開發儀表板和度量性能正確方面的操作指標。為了更好地理解個人和組織的行為，您還將學習為什么DevOps技術是有效的背后的心理原因。

//file.allitebooks.com/20201107/Operations%20Anti-Patterns,%20DevOps%20Solutions.pdf

學習測試驅動開發(TDD)和行為驅動開發(BDD)背后的原理，看看Jasmine、RSpec和Cucumber是如何為你所用的。這本書探討了一些用于測試的領先技術。

您將看到如何使用Jasmine的特性與JavaScript應用程序一起工作。您將學習如何在Ruby和Rubymine中使用Mini Test和RSpec。最后，您將使用Cucumber使用BDD方法開發軟件。

對于任何web開發人員來說，理解測試自動化是一項至關重要的技能。實用的測試自動化將破壞現代web上一些重要的TDD和BDD技術。

你將學習

• 用Jasmine測試一個示例JavaScript應用程序
• 使用Jasmine 與JS Bin
• 使用Minitest進行測試驅動開發
• 用RSpec測試一個示例Ruby項目
• 使用Cucumber和Gherkin進行行為驅動開發
• 將Cucumber與RSpec集成

這本書是給誰的

• 這本書是為那些想要學習測試自動化以及更多關于測試驅動開發和行為驅動開發的人準備的。

關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。

本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:

• 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎

-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容

• 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性

這本書提供 訪問Spark平臺的真實文檔和示例，以構建大型企業級機器學習應用程序。

在過去的十年里，機器學習取得了一系列驚人的進步。這些突破正在影響我們的日常生活，并對每個行業產生影響。下一代機器學習Spark提供了Spark和Spark MLlib的介紹，并在標準Spark MLlib庫之外，向更強大的第三方機器學習算法和庫邁進。在這本書的結尾，你將能夠通過許多實際的例子和有洞察力的解釋將你的知識應用到現實世界的用例中

• 介紹機器學習、Spark和Spark MLlib 2.4.x
• 使用XGBoost4J Spark和LightGBM庫在Spark上實現閃電般的快速漸變增強
• 用Spark的隔離林算法檢測異常
• 使用支持多種語言的Spark NLP和Stanford CoreNLP庫
• 使用Alluxio內存數據加速器for Spark優化ML工作負載
• 使用GraphX和GraphFrames進行圖形分析
• 利用卷積神經網絡進行圖像識別
• 利用Keras框架和Spark分布式深度學習庫

這本書是給誰的

數據科學家和機器學習工程師，他們希望將自己的知識提升到一個新的水平，使用Spark和更強大的下一代算法和庫，而不是標準Spark MLlib庫中提供的；同時也是有抱負的數據科學家和工程師的入門書，他們需要機器學習的入門知識，Spark，SparkMLlib。

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。