[电子书]数据库设计入门经典(英文版)

这是IBM官方的DB2教材，适合所有涉足DB2的人士。强烈推荐阅读！

☆资源说明：☆ [电子书] SQL Server 2012编程(英文版)的下载链接已准备就绪。

☆资源说明：☆ [Packt Publishing] SQL Server 2012安全经典实例(英文版) [Packt Publishing] Microsoft SQL Server 2012 Security Cookbook (E-Book)

这本Matlab经典书籍是由Matlab的开山之作者Moler撰写，深入解析了Matlab的基础和关键概念，适合所有对Matlab感兴趣的读者。欢迎下载！

建议已具备初步数据库概念的学生阅读，有助于深入理解数据库技术。

数据仓库的入门概念看过不少，这本电子书算是讲得比较系统的，适合刚上手或者想理清思路的你。它不只是讲原理，还带你走一圈整个流程——从ETL、OLAP、数据建模，到历史数据整合，基本都能覆盖到。企业数据仓库和数据集市的区别也说得挺清楚，比如你是做 BI 可视化的，理解这个区别有。文中还提到维度建模的“星型”、“雪花型”结构，对做数据查询优化的你也有点用。顺便说，想深挖的话，下面这些资源可以一起看看：数据仓库与 OLAP 概述Python 与数据仓库的 ETL 过程Druid 实时 OLAP 数据仓库架构解析如果你平时跟后端或数据打交道比较多，或者准备上 BI 项目，这本书还是挺值得过一眼的。哦对了

Oracle对大多数人来说可能有些难度，但通过这本宝典，你会发现它并不复杂。

《数据挖掘——概念与技术》这本书适合那些想深入了解数据挖掘技术的同学，是它的第三版内容，涵盖了从基本概念到高级技术的全面。书中了数据预、频繁模式挖掘、分类算法等方面的内容，还了如何在实际中应用这些技术，比如用决策树算法来做分类预测。如果你对数据挖掘还比较陌生，书中通过简单易懂的例子和清晰的概念划分，你逐步掌握每一项技术。像是 Apriori 算法、ID3 算法等，应用场景都广泛，从电商的推荐系统到金融数据都能派上用场。另外，这本书的英语版也挺适合有一定基础的同学，阅读时可以提高英语水平哦。通过不断的练习和学习，你会发现，数据挖掘其实并没有那么复杂，只要掌握了基本方法，能结合实际问题，就能做出有

多位大牛合著的《DataMining》，内容是真挺硬核。讲的是怎么从一堆又脏又乱的数据里，挖出那些你平时根本想不到的规律。比如你能想到信用卡欺诈可以靠行为模式预测吗？书里就有这样的例子。内容分得挺细，从基本概念到算法实现、从工具选型到实际案例，连那些你平时看不懂的术语，这书也讲得还蛮清楚的。决策树、聚类、关联规则这些经典算法，基本都有讲，代码思路也比较接地气。文件名叫Data+Mining+Know+It+All－November+2008.pdf，看名字就知道是走“知之甚详”路数，内容覆盖面广，属于那种你翻一次能用好久的资源。出版社是Morgan Kaufmann，专做计算机技术书籍的那种，