随着数据科学的热门，数据的优化、整理以及如何处理不良数据成为人们关注的重点。本书通过处理不良数据，进行数据清理的案例，向读者展示了处理数据的方法。 本书共有19章，从6部分向读者展示了使用和清理不良数据背后的理论和实践。第1部分是Grubby的动手实践指南，它向读者介绍了驾驭、提取数据的方法，如何处理文本数据中的数据以及Web开发中碰到的数据问题。第2部分是让人充满意外的数据，它向读者介绍了数据也会“撒谎”。第3部分是方法，它向读者介绍了处理不良数据的一些方法。第4部分是数据存储和基础设施，它向读者介绍了如何存储数据。第5部分是数据的商业化，它向读者介绍了如何避免数据处理的一些误差。第6部分是数据策略，它向读者介绍了如何追踪数据、评估数据质量以及构建数据质量相关平台等。 本书适合数据科学家、数据处理和整理相关开发人员阅读。也适合想要进入数据处理领域的...(展开全部)

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相较于传统网络安全，数据安全的标准化起步时间较晚，目前业内尚无完整、成熟的可借鉴技术落地方案。缺乏数据安全视角下有效的安全实践思路，使得大量组织在数据安全建设方面目前仍处于“摸石头过河”的状态，严重耗费了组织的人力、物力以及本不富余的安全资源。鉴于此，美创科技积极组织数据安全从业专家基于多年的数据安全治理经验著成本书，书中内容以GB/T37988—2019《信息安全技术　数据安全能力成熟度模型》和《数据安全能力建设实施指南》为依据，对数据安全全生命周期过程域逐一进行解读，并提供实践建议，总结归纳DSMM全部要求，整合生成基于数据安全风险评估的量化观察指标和建议实践目标，以期引导组织进行数据安全有序化、实效化建设和发展。

相较于传统网络安全，数据安全的标准化起步时间较晚，目前业内尚无完整、成熟的可借鉴技术落地方案。缺乏数据安全视角下有效的安全实践思路，使得大量组织在数据安全建设方面目前仍处于“摸石头过河”的状态，严重耗费了组织的人力、物力以及本不富余的安全资源。鉴于此，美创科技积极组织数据安全从业专家基于多年的数据安全治理经验著成本书，书中内容以GB/T37988—2019《信息安全技术　数据安全能力成熟度模型》和《数据安全能力建设实施指南》为依据，对数据安全全生命周期过程域逐一进行解读，并提供实践建议，总结归纳DSMM全部要求，整合生成基于数据安全风险评估的量化观察指标和建议实践目标，以期引导组织进行数据安全有序化、实效化建设和发展。

本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、点击流跟踪服务。第二部分为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。

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本书主要介绍数据洞察及其四个阶段，第1部分为自助服务数据发现，包括元数据目录服务、搜索服务、特征存储服务、数据迁移服务、点击流跟踪服务。第二部分为自助服务数据准备包括数据湖管理服务、数据整理服务、数据权限治理服务。第三部分为自助服务数据构建，包括、数据虚拟化服务、模型训练服务、持续集成服务、A/B测试服务。第四部分为自助服务数据实施，包括查询优化服务、管道编排服务、模型部署服务、质量监控服务、成本管理服务。通过学习本书，数据工程师、数据科学家和团队经理将学习如何构建一个自助数据科学平台，帮助你的组织中的任何人从数据中提取见解。

本书是美国项目管理协会新发布的敏捷实践标准，它是理解、评估和使用敏捷和混合的敏捷方法的资源。该实践指南为何时、何地以及如何应用敏捷方法提供指导，并为希望增强敏捷性的实践者和组织提供实用工具。本指南是与PMI其他标准一致，包括项目管理知识体系指南（PMBOK指南第六版?）–，是PMI与敏捷联盟合作开发的成果，是PMI推出的敏捷认证教材之一。

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本书共分为六个部分：第一部分概述DevOps的历史和三个基本原则，即“三步工作法”；第二部分介绍开启DevOps转型的过程；第三到五部分深入探讨“三步工作法”的各个要素；第六部分关注如何将安全性和合规性正确集成到日常工作中。 全书涵盖40余个DevOps案例，以谷歌、亚马逊、Facebook等全球知名企业和组织的实际调查结果为依据，展示如何通过现代化的运维管理提升管理效率，进而为企业赢得更大市场、创造更多利润。