云计算（典藏版）

评分6.2分

本书是国内销量大、被众多高校采用的教材《云计算》的典藏版，是中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任刘鹏教授团队的心血之作。在应对大数据挑战的过程中，云计算技术日趋成熟，拥有大量成功的商业应用。本书追踪最新技术，包括大数据与云计算、Google云计算原理与应用、Amazon云计算 AWS、微软云计算Microsoft Azure、Hadoop3.0：主流开源云架构、虚拟化技术、容器技术、云原生技术、云计算数据中心、云计算核心算法、云际计算技术、中国云计算技术及总结与展望等。“让学习变得轻松”是本书的初衷。通过本书可掌握云计算的概念和原理，学习主要的云计算平台和技术，还可了解云计算的核心算法和发展趋势。

Python金融数据挖掘与分析实战

评分8.8分

这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。读完本书，你将会有如下3个方面的收获。（1）Python编程基础和数据预处理：首先详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python数据处理工具的使用；然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手Python，为之后的数据分析实战夯实基础。（2）数据挖掘与分析的经典方法：详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。（3）主要金融应用场景的数据挖掘方法：针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用评分、企业信用评分、用户画像、目标客户精准分析、销售数据分析等金融行业的常见应用场景，给出了数据挖掘和分析的方法。本书注重实战，配有大量精心设计的案例，同时还有配套的讲解视频、代码和数据资源，可操作性强。

机器学习算法竞赛实战

评分8.0分

本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：第一部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的全球城市计算AI挑战赛和Kaggle平台的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting；第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务，包括广告召回、广告排序和广告竞价，其中两个实战案例是2018腾讯广告算法大赛：相似人群拓展和Kaggle平台的TalkingData Ad Tracking Fraud Detection Challenge；第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解，其中实战案例是Kaggle平台上的竞赛Quora Question Pairs。本书适合从事机器学习、数据挖掘和人工智能相关算法岗位的人阅读。