许多公司会在大数据项目的实施细节上下很多功夫，例如研究分布式处理引擎和数据分析算法。这并没有错，但不要因为一棵树而错过整片森林。本书将为你打开更广阔的视野，展示如何从大数据项目的规划阶段开始，一步步走向成功。无论是首席信息官、首席技术官、项目经理，还是架构师和开发人员，都能通过本书得到启迪。 - 开始规划：思考大数据项目的主要类型 - 评估和选择数据管理解决方案 - 降低与技术、团队、需求相关的风险 - 探索良好的接口设计模式 - 为项目选择合适的分布式存储系统 - 规划和实施元数据收集 - 使用数据管道确保数据完整性 - 根据并行处理引擎的特征评估处理框架

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本书分为四个部分。第一部分介绍大数据战略。其中，第1章将分享作者对于ABC（人工智能、大数据和云计算）之间关系的理解以及对人和人工智能的思考。第2章将介绍进取型企业为什么需要大数据战略以及如何建立大数据战略。第二部分介绍大数据平台。其中，第3章将以数据平台演进历史和未来趋势为主题，描述三次整合的背景及影响，介绍选择大数据平台需要考虑的因素，以及为什么Greenplum是理想的大数据平台。第4章为Greenplum数据库快速入门指南。第5章将介绍Greenplum架构的主要特点和核心引擎。第6章将介绍数据加载、数据联邦和数据虚拟化。第7章将介绍Greenplum的资源管理以及对混合负载的支持。第三部分介绍机器学习与数据分析。其中，第8章介绍Greenplum的各种过程化编程语言（用户自定义函数），用户可以使用Python、R、Java等语言实现用户自定义函数，还可以通过容器化技术实现自定义函数的安全性和隔离性。第9章将介绍Greenplum内建的机器学习库MADlib，数据科学家可以使用内建的50多种机器学习算法基于SQL对数据进行高级分析，并介绍如何扩展MADlib以实现新算法。第10章和第11章将分别介绍Greenplum如何对文本数据和时空数据（GIS）进行存储、计算和分析。第12章将介绍Greenplum丰富的图计算能力。第四部分介绍运维管理和数据迁移。其中，第13章将介绍各种监控和管理工具及相关企业级产品。第14章介绍数据库备份、恢复和迁移。第15章和第16章将分别介绍如何从Oracle和Teradata迁移到Greenplum。

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本书将为你答疑解惑。本书将展现作者在国内外大数据最线的实战经验，面向不同行业的共性诉求来指导读者大数据该怎么做，并阐明大数据发展的误区。本书对大数据，从经济价值、商业模式、框架搭建、数据挖掘、网络布置、安全防护、人员能力和后续运维管理多个维度，以及基础设施、中间件、重点应用等多个层面进行系统阐述。

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本书由项目管理领域世界权威大师哈罗德.科兹纳博士所著，一直被业界誉为项目管理“圣经”。本书在更新时融入了《项目管理知识体系指南》（PMBOK指南）（第6版）的内容，承袭了前几版系统全面的优点，阐述了项目管理的基本原理和概念，探讨了该领域的新发展趋势，涵盖了项目管理的所有关键领域。本书对章节进行了调整，对重复内容进行了归并；在每章最后都增加了与PMP考试有关的学习要点和思考题，并标出PMBOK指南（第6版）对应内容所在章节。本书可作为项目管理专业学生学习项目管理知识体系的参考用书，也可作为PMP考证备战的理想工具书。

《项目管理:计划、进度和控制的系统方法》覆盖了项目管理的所有关键领域：从决定项目成功的复杂精细的组织行为和结构，到对有效的项目管理至关重要的计划、进度和控制过程。《项目管理:计划、进度和控制的系统方法》新增了25个案例研究、400多道讨论题、125道的多项选择题；指出与PMBOK指南相关内容所在章节并增加了关键链管理和项目办公室等内容。

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《项目管理:计划、进度和控制的系统方法》覆盖了项目管理的所有关键领域：从决定项目成功的复杂精细的组织行为和结构，到对有效的项目管理至关重要的计划、进度和控制过程。《项目管理:计划、进度和控制的系统方法》新增了25个案例研究、400多道讨论题、125道的多项选择题；指出与PMBOK指南相关内容所在章节并增加了关键链管理和项目办公室等内容。