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。

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。

这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。 作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。 全书共12章，主要内容如下： 第1和2章 数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍 第3~6章 数据资产入表的重点合规问题及入表准备 第7~10章 数据资产入表的数据分类合规重点 第11章 数据资产入表衍生金融化利用的思考与展望 第12章 数据资产入表与数据交易

这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产入表的基本内涵、具体流程、数据交易与入表工作的合规要点进行分析归纳的专著，旨在通过深入浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产入表领域的快速认知同步。 作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早开展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内进行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。 全书共12章，主要内容如下： 第1和2章 数据要素市场与数据资产入表的内涵介绍 第3~6章 数据资产入表的重点合规问题及入表准备 第7~10章 数据资产入表的数据分类合规重点 第11章 数据资产入表衍生金融化利用的思考与展望 第12章 数据资产入表与数据交易

本书介绍数据挖掘理论与应用过程。在基础理论部分，主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘的预处理、聚类分析、分类和回归算法、关联规则挖掘、异常检测；在应用部分，结合通信行业、Web内容挖掘等具体实例讨论数据挖掘方法的实际应用。本书附录中特别介绍了数据挖掘10个经典算法和10个挑战问题。