
会员
剑指大数据:企业级数据仓库项目实战(金融租赁版)
更新时间:2024-11-22 16:01:16 最新章节:封底
书籍简介
本书从需求规划、需求实现到可视化展示等,遵循项目开发的主要流程,全景介绍了金融租赁行业离线数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中,介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等,并在其中穿插了许多大数据和数据仓库相关的理论知识,包括数据仓库的概念介绍、金融租赁业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。本书的第1章至第3章是项目前期准备阶段,主要为读者介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求等,并初步搭建了数据仓库项目所需的基本环境;第4章至第5章是数据仓库搭建的核心部分,详细为读者讲解了数据仓库建模理论和数据从采集到分层搭建的全过程,是本书的重点;第6章至第7章介绍了全流程调度和指标可视化。
上架时间:2024-05-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
尚硅谷教育编著
最新上架
- 会员本书从零开始,介绍了Python编程语言的基础知识。全书共17章,第1-9章介绍了Python的语言基础;第10-13章介绍了与Python编程相关的拓展知识;第14-16章介绍了3个实战项目;第17章介绍了初学者如何利用当下最热门的AI工具ChatGPT学习Python编程。计算机8.8万字
- 会员本书系统地讲述了HTML5、CSS3、JavaScript、Bootstrap等开发技术,满足Web前端开发基础学习的需求。本书包括了HTML5与CSS3的典型案例、使用Bootstrap框架开发、响应式布局等内容,适应Web前端开发从PC端转向移动端的变化。计算机14.3万字
- 会员本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模,包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容,介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具,以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完计算机14万字
- 会员本书共15章,第1章讲解了ChatGPT的功能及在编程学习中的作用;第2章讲解了Python的语言特点及开发环境的搭建;第3-10章讲解了Python的语言基础,包括输入与输出、变量与类型、运算、控制流、函数、列表、字典、模块;第11-13章介绍了使用Python进行文件操作、网络爬虫的相关操作,以及面向对象程序设计;第14-15章介绍了ChatGPT工具在编程中的应用,包括利用它进行辅助开发和在计算机14.6万字
- 会员本书是Java入门书籍,适合初学者使用。全书共13章,第1章主要讲解Java的特点与发展史、JDK的使用、Java程序的编写与运行机制、Java开发环境的搭建等;第2~6章主要讲解Java编程基础知识,包括Java基本语法、面向对象、JavaAPI和集合;第7~12章主要讲解Java进阶知识,包括I/O、多线程、网络编程、JDBC、GUI、Java反射机制;第13章带领读者开发一个综合项目——基计算机20万字
- 会员本书从初学者的角度出发,详细介绍了JavaWeb开发需要掌握的相关技术。全书分4个部分,共17章,由浅入深地介绍了HTTP、Tomcat、Servlet、Maven、数据库基础知识、JDBC、MyBatis、JSP、框架原理、如何设计自己的框架,以及在线购书商城、个人云文件系统、论坛、个人博客项目开发的完整过程。本书理论联系实际,不但能让读者全面掌握JavaWeb开发基本技术,而且能让读者开发计算机8.5万字
- 会员本书为广受读者喜爱的畅销书升级版,旨在让读者快速、简单地上手大模型应用开发。本书为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领你快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。升级版在旧版的基础上进行了全面更新,融入了大模型应用开发的最新进展,比如RAG、GPT-4新特性的应用解析等。本书提供了大量简单易学的示例,帮你理解相关概念计算机13.1万字
- 会员本书以昇腾算子编程语言AscendC的高效开发为核心,系统介绍华为面向人工智能的昇腾AI处理器架构、硬件抽象及其软件栈。本书由浅入深,通过案例讲解知识点,理论与实践并重。全书分为6章,分别介绍了昇腾AI处理器软硬件架构、AscendC快速入门、AscendC编程模型与编程范式、AscendC算子开发流程、AscendC算子调试调优和AscendC大模型算子优化。本书适合人工智能产业的研计算机9.8万字
同类书籍最近更新
- 会员近年来,人工智能技术得到了快速发展,并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论,学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分,第一部分(第1~3章)介绍风险管理的基础知识,第二部分(第4~8章)通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景,第三部分(第9章、第10章)讲解如何对其他程序设计8.6万字
- 会员本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模,包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容,介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具,以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完程序设计14万字