本书以常见的数据备份与恢复项目为例，精心组织、系统化设计了本书案例，以“任务工单”的方式实现“教、学、做”合一，将数据恢复真实工作过程中所需的知识和技能加工、转化为教学项目，每个教学项目都包含虚拟故障磁盘、任务工单、微课视频、大赛真题与综合练习，方便广大教师教学使用。 本书的主要内容包括：数据存储的基本原理、分区表恢复、FAT文件系统数据恢复、exFAT文件系统数据恢复、NTFS文件系统数据恢复、文档修复等内容。 本书可作为职业本科和专科信息安全、大数据、云计算、计算机网络、计算机科学与技术、信息安全与管理等专业的理实一体化教材，也可作为数据安全、数据恢复、电子数据取证等专业领域的自学指导书。

《大话Oracle RAC(集群高可用性备份与恢复)》(作者张晓明)以Oracle 10g为基础，对Oracle RAC进行了全面的介绍和分析。全书分为两个部分，共14章，第1部分是集群理论篇，这部分从集群基础知识入手，通过分析集群环境和单机环境的不同，介绍了集群环境的各个组件及其作用，以及集群环境的一些专有技术，包括Oracle Clusterware、Oracle Database、ASM、Cache Fusion等。第2部分是实践篇，每一章都针对RAC的一个知识点展开讲解，包括Oracle Clusterware的维护、HA与LB、备份、恢复、Flashback家族、RAC和Data Guard的结合使用、RAC和Stream的结合使用，最后对ASM进行深入介绍，并给出性能调整的指导思想。 《大话Oracle RAC(集群高可用性备份与恢...(展开全部)

《大话Oracle RAC集群、高可用性、备份与恢复》以Oracle 10g为基础，对Oracle RAC进行了全面的介绍和分析。全书分为两个部分，共14章，第一部分是集群理论篇，这部分从集群基础知识入手，通过分析集群环境和单机环境的不同，介绍了集群环境的各个组件及其作用，以及集群环境的一些专有技术，包括Oracle Clusterware、Oracle Database、ASM、Cache Fusion等。第二部分是实践篇，每一章都针对RAC的一个知识点展开讲解，包括Oracle Clusterware的维护、HA与LB、备份、恢复、Flashback家族、RAC和Data Guard的结合使用、RAC和Stream的结合使用，最后对ASM进行深入介绍，并给出性能调整的指导思想。 《大话Oracle RAC集群、高可用性、备份与恢复》按照“发现问题...(展开全部)

《大话Oracle RAC(集群高可用性备份与恢复)》(作者张晓明)以Oracle 10g为基础，对Oracle RAC进行了全面的介绍和分析。全书分为两个部分，共14章，第1部分是集群理论篇，这部分从集群基础知识入手，通过分析集群环境和单机环境的不同，介绍了集群环境的各个组件及其作用，以及集群环境的一些专有技术，包括Oracle Clusterware、Oracle Database、ASM、Cache Fusion等。第2部分是实践篇，每一章都针对RAC的一个知识点展开讲解，包括Oracle Clusterware的维护、HA与LB、备份、恢复、Flashback家族、RAC和Data Guard的结合使用、RAC和Stream的结合使用，最后对ASM进行深入介绍，并给出性能调整的指导思想。 《大话Oracle RAC(集群高可用性备份与恢...(展开全部)

内容简介 在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： 第一部分 数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 第二部分 数据中台建设内容与运营方法（第4~10章） 深入讲解了数据中台的核心模块，包括数据汇聚、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据应用体系建设、数据中台运营机制、数据安全管理等，不仅介绍了如何实现一个数据中台，还介绍了数据中台的运营方法与经验。 第三部分 数据中台工程化交付体系（第11章） 首先介绍了数据中台工程化交付体系的概念，然后从交付团队、交付内容、交付环节任务、交付实施思路四个方面详细讲解了数据中台工程化交付框架的内容和结构，最后提出数据中台的交付是一个可持续演进的过程。 第四部分 数据中台行业解决方案与案例（第12~17章） 结合政务、制造、汽车、地产、零售、医药等6个行业的数据中台实践案例，从项目背景、项目需求、项目实施、项目价值四个维度讲解了数据中台的建设思路、实施过程与运营方法。 本书内容是数澜科技7年来为1000余家大中型政企机构提供数据基础设施服务的经验总结，第1版累计销量超过10万册，好评率超过99%，第2版更新和新增的篇幅超过60%。

内容简介 在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： 第一部分 数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 第二部分 数据中台建设内容与运营方法（第4~10章） 深入讲解了数据中台的核心模块，包括数据汇聚、数据开发、数据体系建设、数据资产管理、数据应用体系建设、数据中台运营机制、数据安全管理等，不仅介绍了如何实现一个数据中台，还介绍了数据中台的运营方法与经验。 第三部分 数据中台工程化交付体系（第11章） 首先介绍了数据中台工程化交付体系的概念，然后从交付团队、交付内容、交付环节任务、交付实施思路四个方面详细讲解了数据中台工程化交付框架的内容和结构，最后提出数据中台的交付是一个可持续演进的过程。 第四部分 数据中台行业解决方案与案例（第12~17章） 结合政务、制造、汽车、地产、零售、医药等6个行业的数据中台实践案例，从项目背景、项目需求、项目实施、项目价值四个维度讲解了数据中台的建设思路、实施过程与运营方法。 本书内容是数澜科技7年来为1000余家大中型政企机构提供数据基础设施服务的经验总结，第1版累计销量超过10万册，好评率超过99%，第2版更新和新增的篇幅超过60%。

本书系统地介绍了图数据库的历史由来、建模方法、工作原理和一些真实的用户用例，详细地说明了图数据解决的是什么样的问题，并以Neo4j数据库和Cypher查询语言为例，阐述了图数据库的建模方法和领域用例，还介绍了图数据库的工作原理以及一些实用的图论算法。 本书适合开发人员和数据库管理人员了解和学习图数据库时阅读，作为一门新的知识和独特的数据库领域来拓宽视野，也适合提供解决方案的负责人了解行业动向和新的解决问题的方式。通过阅读本书，读者可以对图数据库这一领域有一个透彻的了解。

随着数据时代和智能社会的到来，大数据基本原理和技术应用已成为各行各业专业人员必修的一门课程。本书依据新工科教育理念和其他专业的广泛需求，综合了国内外书籍、网站的相关内容，以及具体的课程实践和人才培养的要求进行编写。第2版加入了新的案例。 本书共12章，包括大数据基础、大数据下的云计算、大数据处理、数据分析与数据挖掘、大数据安全、数据可视化、大数据与社交媒体的融合、健康大数据在公共卫生领域的应用、大数据在碳减排中的应用、大数据对金融业的挑战与机遇、大数据在制造业中的应用和大数据在旅游业中的应用，既包括了大数据的基本知识和技术，也涵盖了大数据在典型行业中的具体应用，读者通过学习能更深入地认识和体会大数据的应用价值。每章都设有“习题与实践”，便于读者巩固学习内容。 本书是为高等院校各专业学习 大数据基础课程而编写的，特别适合理工科学生，同时也适合人文社会科学学科相关专业的学生学习，还可作为在职人士的参考书。

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这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。 畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了*新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。 全书一共9章，分为两个部分： 第壹部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘 首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。 第二部分（第5~9章） Python数据化运营 这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。 ------ 添加作者微信（TonySong2013）可在线获取实时解答，同时加入本书沟通群（作者拉入群），交流更多数据工作的感悟和心得并认识更多同行从业者；本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。