| 作 者: | 周小华 |
| 出版社: | 人民邮电出版社 |
| 丛编项: | |
| 版权说明: | 本书为公共版权或经版权方授权,请支持正版图书 |
| 标 签: | 暂缺 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
1、 编程入门
1.1导论
1.2数据类型
1.3运算符
1.4编程语句
1.5函数
2、 数据结构
2.1概述
2.2向量
2.3元组
2.4 array vector(数组向量)
2.5 columnar tuple(列式元组)
2.6 矩阵
2.7 表
2.8 字典
3、 数据清洗
3.1信息统计
3.2缺失值处理
3.3异常值处理
3.4重复值处理
3.5离散化处理
3.6数据类型转换
3.7 数据查找和取数
3.8表格数据增删改
3.9数据整合
3.10数据对齐
3.11数据重组
3.12数据重排列和抽样
3.13时序数据处理
3.14字符串操作
4、 窗口计算
4.1 窗口计算的分类
4.2 滚动窗口
4.3滑动窗口
4.4其他窗口
4.5窗口计算对数据的处理逻辑及更多场景小结
5、 函数式编程
5.1优越性
5.2基础概念
5.3纯函数
5.4高阶函数
5.5部分应用
5.6函数元编程
5.7模块和函数视图
6、 SQL 编程
6.1 SQL特点
6.2 SQL拓展语法
6.3 元编程
6.4 SQL解析和执行
6.5 SQL优化
6.6 SQL优化案例
7、 流计算
7.1基础概念
7.2流数据引擎
7.3数据回放
7.4流批一体
7.5总结与比较
8、 数据可视化
8.1 VSCode 插件 / GUI
8.2 DashBoard
8.3 第三方平台
9、 并行计算 & 分布式计算
9.1并行计算
9.2分布式集群架构
9.3分布式计算
9.4性能调优
10、 数据导入导出
10.1文本文件CSV
10.2 HDF5
10.3 Parquet
10.4 binary Record
10.5 MySQL
10.6 Oracle
10.7 MQ(以Kafka为例)
11、 JIT
11.1支持性
11.2迭代计算
11.3流计算
12、 统计分析和优化
12.1概率统计
12.2概率分布
12.3随机数生成
12.4回归
12.5假设检验
12.6优化器
13、 机器学习/GPU/AI
13.1机器学习
13.2深度学习
13.3 GPU支持
14、 DolphinDB 与其他数据分析工具的集成与兼容
14.1 Excel集成
14.2 Python集成与兼容
附录