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R语言实战 内容简介： 数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作 数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析 模型适用性的评价方法以及结果的可视化 用图形实现变量关系的可视化 在给定置信度的前提下确定样本量 高级统计分析方法和高级绘图 作者简介： Robert I. Kabacoff R语言社区著名学习网站Quick-Rhttp://www.statmethods.net/）的幕后维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。 资源目录： 第一部分 　入 　 　门 第1章 　R语言介绍　　3 1.1 　为何要使用R？　　4 1.2 　R的获取和安装　　6 1.3 　R的使用　　7 1.3.1 　新手上路　　7 1.3.2 　获取帮助　　10 1.3.3 　工作空间　　10 1.3.4 　输入和输出　　12 1.4 　包　　14 1.4.1 　什么是包　　14 1.4.2 　包的安装　　14 1.4.3 　包的载入　　14 1.4.4 　包的使用方法　　15 1.5 　批处理　　15...

机器学习与R语言  截图：

每天5分钟玩转OpenStack  截图：

Kafka入门与实践 内容简介： 本书以Kafka 0.10.1.1版本以基础，对Kafka的基本组件的实现细节及其基本应用进行了详细介绍，同时，通过对Kafka与当前大数据主流框架整合应用案例的讲解，进一步展现了Kafka在实际业务中的作用和地位。本书共10章，按照从抽象到具体、从点到线再到面的学习思维模式，由浅入深，理论与实践相结合，对Kafka进行了分析讲解。 本书中的大量实例来源于作者在实际工作中的实践，具有现实指导意义。相信读者阅读完本书之后，能够全面掌握Kafka的基本实现原理及其基本操作，能够根据书中的案例举一反三，解决实际工作和学习中的问题。此外，在阅读本书时，读者可以根据本书对Kafka理论的分析，再结合Kafka源码进行定位学习，了解Kafka优秀的设计和思想以及更多的编码技巧。 本书适合应用Kafka的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者，也适合高等院校、培训结构相关专业的师生使用。 作者简介： 牟大恩，武汉大学硕士，曾先后在网易杭州研究院、掌门科技、优酷土豆集团担任高级开发工程师和资深开发工程师职务，目前就职于海通证券总部。有多年的Java开发及系统设计经验，专注于互联网金融及大数据应用相关领域。 资源目录： 内容提要 前言 第1章　Kafka简介 第2章　Kafka安装配置 第3章　Kafka核心组件 第4章　Kafka核心流程分析 第5章　Kafka基本操作实战 第6章　Kafka API编程实战 第7章　Kafka Streams 第8章　Kafka数据采集应用 第9章　Kafka与ELK整合应用 第10章　Kafka与Spark整合应用 截图：