産品特色

編輯推薦

作者是IBM研究院資深科學傢、微軟學者、並獲得瞭美國傑齣人纔稱號。曾在eBay、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網等多傢電商公司摸爬滾打，本書集其10多年研發經驗之大成。

內容簡介

全書介紹瞭一些主流些技術在商業項目中的應用，包括：機器學習中的分類、聚類和綫性迴歸，搜索引擎，推薦係統，用戶行為跟蹤，架構設計的基本理念以及常用的消息和緩存機製。在這個過程中，我們有機會實踐R、Mahout、Solr、Elasticsearch，Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka，Storm等係統。和前作不同之處在於，本書完全是麵嚮技術人員，因此提供瞭大量詳盡的實現步驟和代碼分析。不過，本書在技術和商業結閤方麵，仍然和前作保持一緻，從具體業務需求齣發演變到閤理的技術方案和實現，根據不同的應用場景、不同的數據集閤、不同的進階難度，我們為讀者提供瞭反復溫習和加深印象的機會。

作者簡介

黃申（博士），現任IBM研究院資深科學傢，畢業於上海交通大學計算機科學與工程專業，師從俞勇教授。微軟學者，IBM ExtremeBlue天纔計劃成員。長期專注於大數據相關的搜索、推薦、廣告以及用戶精準化領域。曾在微軟亞洲研究院、eBay中國、沃爾瑪1號店和大潤發飛牛網擔任要職，帶隊完成瞭若乾公司級的戰略項目。同時著有20多篇國際論文和10多項國際專利，《計算機工程》特邀審稿專傢。2016年齣版的《大數據架構商業之路》廣受好評。因其對於業界的卓越貢獻，獲得美國政府頒發的“美國傑齣人纔”稱號。

精彩書評

　　最近的這幾年，我們見證瞭大數據和人工智能如何推動消費産品和企業級産品領域的偉大革命。大數據的獲取、處理和運營逐漸融入不同規模企業的日常業務，並成為它們的創新引擎。之前我們就已經看到Google的廣告業務，它背後存在許多大數據的技術作為支撐，因此，它能夠比較精確地預測在什麼時候給你推薦什麼內容的廣告。時至今日，這樣的大數據技術越來越多地應用到生活中的各個領域，包括電商、金融、旅遊、健康、甚至是遊戲和娛樂産業。

　　不過，在利用大數據技術創新的時候，人們往往麵臨這樣的睏惑：對於某類技術，如何找到閤適的應用場景？反之亦然。所以，無論是在微軟還是金山時，我們都非常強調將科研成果轉變為實際的産品的過程。在創新的同時，需要找到閤理的産品解決方案和定位。本書的作者黃申曾經在微軟亞洲研究院工作，從事機器學習相關的研究。之後他加入瞭eBay中國等多傢電子商務公司，對於大數據技術在電商領域的應用有著自己獨到的見解。相信本書能夠從電商業務的需求齣發，解析技術實戰的難點，探討大數據和商業的結閤之道，幫助大傢打造更多實用型的創新産品。

　　——張宏江先生，源碼資本閤夥人，前金山軟件CEO、前微軟亞太研發集團CTO

　　中國作為現在*大的互聯網市場，在電子商務及新興的互聯網、移動互聯網等領域充滿瞭挑戰和機會。而大數據的技術、架構和應用是未來各個公司競爭力的基礎。作者在電商領域多年的實戰經驗總結，深諳相關係統的架構和實現，本書用生動的案例和場景來驅動，淺顯易懂的講述瞭電商係統中大數據相關的技術框架、架構實現以及應用等，是不可多得的大數據參考著作。

　　——韓卿，ApacheKylin聯閤創建者&PMCChair;，Kyligence聯閤創建者&CEO;

　　從事互聯網的同仁都明白：深入理解我們顧客的需求是多麼的重要，它已經成為戰勝競爭對手、贏得市場的關鍵因素。我們需要思考如何從技術的角度齣發，充分利用大數據的知識和工具，全麵提升顧客體驗，最後促使公司的業務增長。如果你想瞭解在電商領域怎樣纔能做到技術驅動業務，那麼或許這本書將提供不少有趣的答案，包括從技術方案的選型、對比、直至最終的實現細節。

　　——張雪峰，餓瞭麼CTO

　　近幾年，AlphaGo人機大戰、無人駕駛、深度學習等關鍵詞不斷的推進人工智能産業的發展。我們很有幸見證瞭不少曆史性的時刻。與此同時，我也深信人工智能將會運用在更為廣泛的領域中。電子商務這個相對成熟的領域，也正因為人工智能的到來而不斷進化。本書的作者利用其多年的研發經驗，嚮我們展示瞭如何巧妙地利用機器學習算法，提升電商平颱的品質和服務，並提齣瞭一些很有創意的實現，值得一讀。

　　——張本宇，雲腦科技（CloudBrain）創始人，前Google、Facebook技術骨乾

這本續作也很贊，多瞭很多實例和參考代碼

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天天說大數據，卻不知道大數據可以做什麼，所以買本書看看如何做也全是一種提高

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本書可以對大數據的架構和業務有一個基本的瞭解，應該不錯