导语: 我们整理出 2019 年 4 月上旬值得一读的十本云计算 + 大数据技术书籍, 在文羡春, 阅读愉快.
1.《KVM 实战: 原理, 进阶与性能调优》
作者: 任永杰 程舟
内容简介:
阿里云和 Intel 的云计算与虚拟化技术专家联合撰写.
系统性, 实战性兼备的 KVM 学习手册, 从基本原理, 实战进阶和性能优化三个维度详细讲解 KVM 的各种技术细节
2.《Kubernetes 进阶实战》
内容简介:
马哥教育 CEO 马哥 (马永亮) 撰写. 基于 K8S 1.12 版本, 透彻解析技术架构, 组件应用, 扩缩容, 网络与存储策略, 以及技术进阶等话题.
3.《企业数据湖》
作者:[印] 汤姆斯. 约翰(Tomcy John), 潘卡. 米斯拉(Pankaj M)
内容简介:
本书分为三个主要部分. 第一部分介绍了数据湖的概念, 企业中数据湖泊的重要性, 以及 Lambda 架构的最新进展. 第二部分将深入研究使用 Lambda 架构构建数据湖的主要组件, 介绍了一些流行的大数据技术, 如 Apache Hadoop,Spark,Sqoop,Flume 和弹性搜索. 第三部分以实际操作的方式展示如何实现一个企业数据湖, 并介绍了几个实际的用例, 而且展示了如何将其他外围组件添加到湖中以提高效率. 在本书的最后, 读者将能够选择正确的大数据技术, 使用 Lambda 架构模式来构建企业数据湖.
4.《Python 数据分析与挖掘实战》
作者: 张良均, 王路, 谭立云, 苏剑林等
内容简介:
10 余位数据挖掘领域专家和科研人员, 10 余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶.
从数据挖掘的应用出发, 以电力, 航空, 医疗, 互联网, 生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线, 深入浅出介绍 Python 数据挖掘建模过程, 实践性极强.
5.《Python 高级数据分析: 机器学习, 深度学习和 NLP 实例》
作者:[印] 萨扬. 穆霍帕迪亚(Sayan Mukhopadhyay)
内容简介:
本书包含数据分析实例, 涵盖了从基础统计学到 ETL, 深度学习和物联网的广泛领域, 给出了产业分析项目各个技术方面的概念.
6.《自然语言处理 Python 进阶》
作者:[印] 克里希纳. 巴夫萨(Krishna Bhavsar)
内容简介:
本书包含的实例可以让你学会使用 NLTK(处理 NLP 任务的主要 Python 平台)完成自然语言处理的各种任务, 涵盖了自然语言理解, 自然语言处理和句法分析等.
7.《面向自然语言处理的深度学习: 用 Python 创建神经网络》
作者:[印] 帕拉什. 戈雅尔 (Palash Goyal) 苏米特. 潘迪 (Sumit Pandey) 卡兰. 贾恩 (Karan Jain) 著
内容简介:
通过阅读本书, 带你了解 NLP 中使用的深度学习概念以及神经网络模型示例, 并帮助你在 TensorFlow 和 keras 中使用叠加双向 LSTM 创建自己的聊天机器人.
8.《企业级大数据平台构建: 架构与实现》
来源: https://yq.aliyun.com/articles/695415