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R 資料科學 第二版
  作者: Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund 價格: 980   書號: A755
適合程式設計新手,迅速進入資料科學領域。

資料匯入、整理、變換、視覺化與模型建立。

使用R和RStudio進行資料科學研究,利用tidyverse套件使工作更高效、流暢。

這一版介紹Tidyverse的最新功能和最佳實務做法,並新增章節介紹從不同來源獲取資料,進一步實踐所學。


「這本書更新了世界
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數據網格|大規模提供資料驅動價值
  作者: Zhamak Dehghani 價格: 680   書號: A713
「一本「將數據視為產品」全面且重要的介紹,包括達成此目標所需的文化、流程、技術和團隊變革。」
Manuel Pais
《Team Topologies》共同作者

「Zhamak詳細說明Data Mesh方法,讓這個新概念清晰且實用。」
Gwen Shapira
Nile Platform共同創辦人與產品
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Web API設計原則|API與微服務傳遞價值之道(電子書)
  作者: James Higginbotham 價格: 520   書號: ICL065500
《Web API設計原則》涵蓋了在設計API時的原則與流程,透過書中的準則,帶領讀者設計出高成效的API,作者首席顧問James Higginbotham具有豐富的實戰經驗,帶領您與團隊成員建立共識,並設計出高價值的API,並將此設計流程從小團隊擴展到全組織。

作者從「從外向內」(outside-in)的視角檢視AP
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Web API設計原則|API與微服務傳遞價值之道
  作者: James Higginbotham 價格: 520   書號: ACL065500
《Web API設計原則》涵蓋了在設計API時的原則與流程,透過書中的準則,帶領讀者設計出高成效的API,作者首席顧問James Higginbotham具有豐富的實戰經驗,帶領您與團隊成員建立共識,並設計出高價值的API,並將此設計流程從小團隊擴展到全組織。

作者從「從外向內」(outside-in)的視角檢視AP
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軟體架構:困難部分
  作者: Neal Ford, Mark Richards, Pramod Sadalage, Zhamak Dehghani 價格: 780   書號: A690
分散式架構的權衡分析

「本書是每一位構建現代分散式系統的架構師所必讀的。」
-Aleksandar Serafimoski,Thoughtworks首席顧問

在軟體架構中沒有簡單的決定;相反的,存有許多困難的部分、困難的問題或沒有最佳實踐的議題,迫使你在各種妥協之中做出選擇。通過本書,你將學會如何在分散式架構
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圖形演算法|Apache Spark與Neo4j實務範例
  作者: Mark Needham, Amy E. Hodler 價格: 580   書號: A603
"從基本概念到重要的演算法,再到處理平臺和實際案例,作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD
Principal Data Scientist and Executive
Advisor, Booz Allen Hamilton

"一本實用且資訊豐富的
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Spark技術手冊|輕鬆寫意處理大數據
  作者: Matei Zaharia, Bill Chambers 價格: 880   書號: A577
本書是由Spark這個專案的成員所撰寫,詳盡的說明如何使用、部署與維運Apache Spark。本書將帶領您探索Spark結構化API基礎操作、結構化串流,並透過新的高階API建立端到端的串流應用。開發與系統管理人員可由本書學習到如何進行Spark的監控、調校以及除錯,以及如何使用MLlib分散式機器學習函式庫。

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持續交付|使用Java
  作者: Daniel Bryant, Abraham Marín-Pérez 價格: 780   書號: A566
將程式部署至生產環境的必備工具與最佳做法

“除了《Effective Java 3rd Edition》外,這本書是我的每位工程師都會購買的書籍,而且它將帶來千倍的回報!”
—Martijn Verburg
jClarity與LJC Leader CEO

“Daniel與Abraham在本書廣泛探討大量的雲
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R 資料科學
  作者: Hadley Wickham, Garrett Grolemund 價格: 780   書號: A527
資料匯入、整理、變換、視覺化與模型建立

「Hadley Wickham是資料科學領域的傳奇,發明了一種從來沒人想過的全新方式來進行資料分析。他與Garrett Grolemund合著的這本新書詳細介紹了這種創新做法,它將會成為當代資料分析師的聖經。」
─Roger D. Peng, 生物統計學教授
Johns H
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