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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:(美)微软公司

出品人:

页数:676

译者:

出版时间:2002-1

价格:180.00元

装帧:

isbn号码:9787302014799

丛书系列:

图书标签:

计算机
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具体描述

书详细地介绍了SQL Server 2000的配置和管理工作。其中，包括基本概念和术语、数据库安全的管理方法、数据库的日常维护、数据备份和恢复、数据转移操作、分布式数据管理及如何对数据库的性能进行监控和优化等内容。通过学习本书可以很好地掌握数据库管理员应该具备的基本知识。

本书适用于计划参加相关的微软认证考试的人员使用。

好的，这是一份关于其他计算机技术领域热门图书的详细简介，与您提到的《微软培训与认证系列教材2072A》无关： --- 深入探究现代数据科学与机器学习：一本面向实践者的指南书名：《Python数据科学手册：使用Pandas、NumPy、Matplotlib和Scikit-Learn进行数据处理、分析与建模》作者： Jake VanderPlas 内容概述：本书是为那些希望将理论知识迅速转化为实际数据分析和机器学习应用的技术人员、分析师和研究人员量身打造的权威指南。它不仅仅是一本API参考手册，更是一部强调实践、注重工具链整合的“实战宝典”。作者Jake VanderPlas（华盛顿大学数据科学研究院创始人之一）以其清晰的逻辑和丰富的实战经验，系统地梳理了现代数据科学的核心技术栈——Python生态系统的四大支柱：NumPy、Pandas、Matplotlib以及Scikit-Learn。本书的结构精心设计，旨在引导读者从基础的数据操作平稳过渡到复杂的模型构建与评估。它完全侧重于使用Python这一通用语言来处理现实世界中脏乱、海量的数据集，确保读者掌握的知识能够立即投入生产环境。第一部分：基础构建模块的深度解析本书的第一部分聚焦于数据科学的基础设施，确保读者对构成更高级分析的底层工具拥有扎实的理解。 NumPy：高性能数值计算的核心 NumPy是Python科学计算的基石。本书深入剖析了其核心——`ndarray`对象（N维数组）。我们不再仅仅停留在创建和索引数组的表面，而是深入探讨了数组的内存布局、广播（Broadcasting）机制的精妙之处，以及向量化操作如何取代传统循环，从而实现数量级上的性能提升。特别地，书中详细介绍了线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成在科学计算中的应用，为后续的机器学习算法打下坚实的数学计算基础。 Pandas：数据清洗与处理的瑞士军刀如果说NumPy提供了计算的“引擎”，那么Pandas就是数据工程师的“工作台”。本书用大量篇幅阐述了Pandas的两个核心结构：`Series`（一维标签数组）和`DataFrame`（二维标签数据结构）。重点章节详细讲解了数据清洗的常用技术，包括：缺失值（NaN）的处理策略——插补、删除或标记；数据类型的强制转换与优化；多级索引（MultiIndex）的强大功能，如何用它来处理复杂的层次化数据；以及数据对齐机制，这在合并（Merge）和连接（Join）操作中至关重要。此外，本书强调了时间序列分析的实用技巧。从日期时间对象的解析、重采样（Resampling），到滚动窗口计算（Rolling Window Calculations），这些都是金融数据分析和物联网数据处理中不可或缺的技能。分组聚合（`groupby`）操作被系统地拆解，展示了如何灵活地应用“分割-应用-合并”的范式来提取洞察。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的艺术与科学数据可视化是沟通分析结果的关键桥梁。本书不仅教授如何使用Matplotlib的基础绘图接口来生成标准图表（散点图、折线图、直方图），更重要的是，它深入讲解了面向对象的绘图API，让读者能够对图形的每一个元素进行精细控制，例如轴的限制、图例的样式、以及自定义颜色映射（Colormaps）。随后，书中引入了更高层次的、更具统计意义的可视化库Seaborn。通过Seaborn，读者可以简洁地绘制出复杂的统计关系图，例如小提琴图（Violin Plots）、成对关系图（Pair Plots）以及回归拟合图，这些图表对于探索性数据分析（EDA）至关重要。第二部分：机器学习的实践之旅在掌握了数据预处理和可视化工具后，本书无缝衔接到Scikit-Learn（Sklearn）的应用，这是Python中最流行、最成熟的通用机器学习库。 Scikit-Learn：统一的建模框架本书的核心价值之一在于其对Sklearn“一致性API”的透彻讲解。读者将学会如何利用`estimator`（估计器）的通用接口——`.fit()`、`.predict()`、`.transform()`——来处理几乎所有类型的机器学习任务，无论使用的是线性回归、支持向量机还是决策树。从监督学习到无监督学习的全面覆盖： 1. 监督学习（Supervised Learning）：详细介绍了回归模型（如岭回归、Lasso）和分类模型（如逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机SVM）。书中特别强调了模型选择的标准，如偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff），以及如何使用交叉验证（Cross-Validation）来获得稳健的模型性能评估。 2. 模型评估与选择：除了基础的准确率，书中深入讲解了更具信息量的指标，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC值的解读，帮助读者理解不同业务场景下“好模型”的定义。 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）：重点阐述了降维技术，特别是主成分分析（PCA）的原理和应用，它如何帮助我们可视化高维数据或加速下游模型的训练。此外，对聚类算法（如K-Means、DBSCAN）的实现和参数调优也进行了细致的指导。特征工程的艺术：本书没有将特征工程视为魔法，而是将其视为一项系统性的工程。它涵盖了特征缩放（标准化与归一化）、独热编码（One-Hot Encoding）的应用，以及如何利用特征选择技术来剔除冗余或噪声特征，从而提高模型的泛化能力。 Pipelines的整合力量：最后，本书强调了工作流程的工程化。通过使用Scikit-Learn的`Pipeline`对象，读者可以安全、高效地将数据预处理步骤（如缩放、编码）与模型训练步骤捆绑在一起。这极大地简化了超参数搜索（如Grid Search和Randomized Search）的过程，并确保了在验证集和测试集上应用的是一致的处理逻辑，避免了数据泄露的风险。目标读者画像：本书极其适合具有一定Python基础，希望系统性地掌握数据科学全流程的工程师、希望将数据分析能力提升到建模层面的商业分析师，以及希望在实际项目中应用前沿机器学习算法的研究生或初级数据科学家。它提供的是一种“动手去做”的心态和工具箱，而非纯粹的理论推导。掌握本书内容，意味着您将能够独立完成从原始数据导入到可部署预测模型的完整闭环工作。 ---

作者简介

目录信息

Introduction
Course Materials
Prerequisites
Course Outline
Setup
Microsoft Official Curriculum
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它在保持专业严谨性的同时，融入了一种近乎于“辩论”的探讨精神。很多关键技术的取舍和设计决策，作者都以一种“正反方观点陈述”的方式呈现出来。比如，在讨论SDN控制器部署模式时，它会详细列出集中式部署的优势（管理简单、全局可见）和劣势（单点故障风险），然后对比分布式部署的复杂性与高可用性，最后再根据不同的企业规模给出推荐的平衡点。这种深入剖析设计哲学的方法，让读者学会了批判性思维，而不是盲目接受既定方案。我发现，读完后，我不再满足于网络设备给出的默认配置，而是会本能地思考：“为什么是这样设计的？有没有更好的替代方案？”这种思维转变非常重要。整本书读下来，感觉就像是跟一位经验丰富、思维敏锐的架构师进行了一场长时间的技术沙龙，充满了启发性和思辨的火花，让人意犹未尽。

评分☆☆☆☆☆

从学习体验的角度来看，这本书的排版设计和学习路径规划做得相当人性化，充分考虑了不同知识背景读者的需求。它并没有采用那种“一上来就扔给你一堆难啃的骨头”的教学方式。相反，它有一个非常平滑的引入过程。一开始，它用非常直观的类比和图示，帮助我们建立起宏观的概念，比如用城市交通系统来解释路由策略的优先级。随着章节的推进，难度是循序渐进的，每一章的结尾都会有一个“知识点回顾与自测”的小模块，这些问题设计得非常巧妙，它们不是简单的概念填充，而是要求你进行推理和判断。我个人最喜欢的是它在介绍新概念时，总是会先对比旧技术或常见误区，这样能立刻抓住读者的注意力，并突出新知识的优越性。而且，书中大量的流程图和架构图，都不是那种标准的、千篇一律的模板，而是根据特定技术的特点量身定制的，视觉效果极佳，极大地降低了理解复杂架构图的认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

这本书在职业发展和认证考试准备方面的指导意义，可以说是点睛之笔。它不仅仅是知识的传递，更像是一份精心策划的职业路线图。在介绍完某一技术领域（比如安全策略部署）的全部核心内容后，作者会专门辟出一个小节，详细分析在实际工作场景中，哪些技能点是雇主最看重的，哪些容易成为面试中的陷阱。最让我印象深刻的是，书中对“故障文档化”和“变更管理流程”的强调。这些内容在很多纯技术书籍中常常被忽略，但实际上却是优秀网络工程师必备的软技能。书中提供的模板和最佳实践，可以直接拿来套用到日常工作中，极大地提升了工作规范性。它让我意识到，技术能力只是基础，如何专业地展现和管理技术成果，才是决定职业上限的关键。这种超越纯粹技术范畴的视野，让这本书的价值提升了好几个档次，我感觉自己不只是在学习技术，更是在学习如何成为一名更专业的IT专家。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承认，这本书的理论深度远超我的预期，它在底层原理的剖析上做得极为扎实和透彻。比如讲解TCP/IP协议栈的时候，作者没有简单地罗列报文格式，而是花费了大量的篇幅去深入探讨拥塞控制算法的演进，从经典的TCP Reno到后来的CUBIC、BBR，甚至还引用了相关的RFC文档和学术论文作为支撑。我尤其欣赏它对数据结构和算法在网络设备中应用的描述，比如路由信息在BGP/OSPF邻居建立和维护过程中，是如何利用特定的哈希表和平衡树来保证查找效率和收敛速度的。这对于那些想要深入理解设备底层运行机制，而不是满足于配置界面的朋友来说，简直是宝藏。我过去一直对某些网络现象的“为什么”感到困惑，读完这本书后，很多“黑箱”操作的内在逻辑都变得清晰可见。作者的文笔很细腻，虽然涉及大量技术细节，但逻辑衔接非常自然，读起来虽然需要集中精神，但绝不会让人感到枯燥，更像是在听一位技术大牛娓娓道来他的思考过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战案例简直是业界良心啊，完全不像有些教材那样光说不练。我记得书里有一章专门讲了如何应对复杂的网络故障排查，作者没有用那种教科书式的条条框框来套用，而是模拟了几个真实环境中经常出现的棘手场景，一步步拆解分析过程。比如，当核心交换机偶尔出现间歇性丢包，但日志里又找不到明确错误码的时候，书里教的方法是从链路层开始，结合性能监控工具的截图分析流量模式，最后定位到可能是某个特定VLAN的广播风暴引起的。这种深度挖掘问题的思路，真的让我茅塞顿开。特别是关于虚拟化环境下的网络优化，书里提到了一些在VMware ESXi主机上调整虚拟网卡队列深度和缓冲区大小的技巧，这些都是我在官方文档里找了很久都没找到的“黑科技”。读完这部分，我立刻在自己的实验环境里动手试了试，性能提升立竿见影。可以说，这本书与其说是教材，不如说是一本资深工程师的实战笔记合集，对于想从“会配置”迈向“能优化”的同行来说，价值无可估量。它教会的不是死记硬背的命令，而是系统化解决问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆