Spark 快速大数据分析Spark 快速大数据分析Spark 快速大数据分析Spark 快速大数据分析Spark 快速大数据分析Spark 快速大数据分析

Python金融大数据分析 中文版（带每章目录） 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

大数据分析运营——农业生产 作物生长规律 农事操作 投入品用量 …… 大数据处理 生长环境模型 病虫害发展环境模型 …… 物联网 实时监控生产 病虫害灾害分析预警 ……

请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/108749135

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 从零开始讲解大数据分布式计算的发展及Impala的应用场景，对比Hive、MapReduce、Spark等类似框架讲解内存式计算原理，基于Impala构建高性能交互式SQL分析平台 课程亮点 1，知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章：内存式计算发展 1.分布式计算的发展 2.大数据分布式计算分类 3.Impala内存式计算诞生 第二章：Impala原理初探 1.Impala的设计思想 2.Impala与Hive之间的联系 3.Impala的分布式架构详解 4.Impala角色概念详解 第三章：基于Cloudera镜像部署分布式Impala 1.基于CDH5.14构建本地Yum镜像 2.企业级分布式Impala部署 3.企业级配置与Hadoop集成 4.企业级配置与Hive集成 5.主从架构及元数据服务管理 第四章：Impala企业实战开发案例 1.基于企业案例实现Impala集群管理 2.Impala最全SQL语法详解 3.实战开发Impala数据库与表管理 4.基于分析案例实现Impala数据管理 5.Impala与应用系统集成JDBC 第五章：Impala原理深入 1.Impala各角色功能详解 2.Impala任务提交原理 3.Impala元数据同步原理

内容：其中包含2002、2011、2017三年国民经济行业分类和代码的MySQL文件，每一个表的格式如下：例如第一列是“ A0111 ”，那么第二列就是“ 农、林、牧、渔业·农业·谷物及其他作物的种植·谷物的种植 ”，三年的行业代码和分类做了汇总统计，每一个代码分为四级结构，“门类·大类·中类·小类”。 适用人群：需要对数据进行行业维度的清洗和标准化的大数据技术人员。

智慧方案

工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。 《工业大数据分析指南》是在新形势下对工业大数据分析关键共性问题进行的辨识、抽象和提升，适应当前工业大数据的应用需求和技术变革，具有较为广泛的通用性和相对普遍的指导意义，适于工业领域内的企业、机构的研究和参考。希望通过与业界的分享，共同推动工业大数据开发利用和应用推广，为制造强国和网络强国建设添薪助力！

解决方案--本书为健康医疗大数据分析应用平台产品解决方案书,压缩包文件，欢迎下载

大数据分析体系 -下.pdf