大數據導論 董進文 9787509688779 【台灣高等教育出版社】

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書名：大數據導論
ISBN：9787509688779
出版社：經濟管理
著編譯者：董進文
頁數：280
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1513942
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內容簡介

本書主要包括數據科學與大數據概述、大數據技術基礎、數據採集與預處理、大數據存儲與管理、大數據計算架構、數據挖掘、數據可視化、大數據安全、大數據應用等內容。 本書是一本大數據入門指南手冊，通俗、全面講解了數據科學與大數據的基本概念、基本原理及使用技術，目的是給初學者學習大數據指引方向，適用於大數據一般的從業者，而對於數據專業人員來說，還需要結合其他教程深度學習。 本書可作為高等院校大數據、計算機、信息化相關專業學習大數據知識的通識類入門教材，也可供對數據科學與大數據知識感興趣的讀者閱讀。

作者簡介

董進文，男，內蒙古財經大學教授，內蒙古自治區高等學校教學名師。主要研究方向為資料庫、數據挖掘與大數據技術。主講課程為數據科學導論、分散式資料庫技術等。主持國家與內蒙古自治區級項目多項，公開發表相關領域的學術論文20餘篇。

目錄

第1章 數據科學與大數據概述
1 1 數據科學與大數據基本概念
1 1 1 數據相關的概念
1 1 2 數據科學
1 1 3 大數據及其特徵
1 2 大數據時代
1 2 1 人類信息文明的發展
1 2 2 大數據時代的來臨
1 3 大數據的產生與作用
1 3 1 大數據的產生
1 3 2 大數據的作用
1 4 大數據時代的新思維
1 4 1 注重全樣而非抽樣
1 4 2 注重效率而非精確
1 4 3 注重相關關係而非因果關係
1 5 大數據產業
1 5 1 大數據產業構成
1 5 2 全球大數據產業發展現狀與應用趨勢
1 5 3 我國大數據產業市場現狀與前景
1 6 大數據與雲計算、人工智能
1 6 1 雲計算
1 6 2 人工智能
1 6 3 大數據與雲計算、人工智能的關係
本章小結
第2章 大數據技術基礎
2 1 Linux操作系統
2 1 1 什麼是操作系統
2 1 2 Linux操作系統的特點
2 1 3 Linux操作系統與大數據
2 2 計算機編程語言
2 2 1 Java語言
2 2 2 Python語言
2 2 3 Scala語言
2 3 資料庫
2 3 1 資料庫的概念
2 3 2 資料庫管理系統
2 3 3 資料庫系統
2 3 4 SQL資料庫的發展與成熱
2 3 5 NoSQL資料庫及其特點
2 3 6 NewSQL資料庫
2 4 大數據處理系統
2 4 1 大數據處理概述
2 4 2 Hadoop系統
2 4 3 Spark平台
2 5 大數據的基本處理流程
2 5 1 數據抽取與集成
2 5 2 數據分析和挖掘
2 5 3 數據展現
本章小結
第3章 數據採集與預處理
3 1 數據採集概述
3 1 1 大數據的數據類型
3 1 2 大數據的來源分類
3 2 數據採集方法
3 2 1 系統日誌的採集方法
3 2 2 網頁數據的採集方法
3 2 3 其他數據的採集
3 3 數據預處理概述
3 3 1 影響數據質量的因素
3 3 2 數據預處理的流程
3 3 3 數據預處理方法
3 3 4 ETL工具Kettle
本章小結
第4章 大數據存儲與管理
4 1 傳統的數據存儲與管理
4 1 1 數據的存儲模式
4 1 2 傳統的數據存儲與管理技術
4 2 大數據存儲與管理
4 2 1 分散式文件系統
4 2 2 Hadoop HDFS分散式文件系統
4 2 3 NoSQL資料庫
4 2 4 HBase分散式NoSQL資料庫
4 2 5 雲存儲
本章小結
第5章 大數據計算架構
5 1 概述
5 1 1 批處理計算
5 1 2 流計算
5 1 3 查詢分析計算
5 2 批計算MapReduce
5 2 1 MapReduce基本思想
5 2 2 Hadoop MapReduce架構
5 2 3 Hadoop MapReduce工作流程
5 2 4 MapReduce的工作機制
5 2 5 MapReduce實例分析：單詞計數
5 2 6 MapReduce編程實踐
5 2 7 新一代資源管理調度框架YARN
5 3 快速計算Spark
5 3 1 Spark概述
5 3 2 Spark生態系統
5 3 3 Spark RDD概念
5 3 4 Spark總體架構和運行流程
5 3 5 Spark編程實踐
5 4 互動式計算Hive
5 4 1 Hive概述
5 4 2 Hive的體系架構
5 4 3 Hive的數據類型
5 4 4 Hive的存儲模型
5 4 5 Hive的操作
本章小結
第6章 數據挖掘
6 1 數據挖掘的概念
6 2 數據挖掘的對象與價值類型
6 2 1 數據挖掘的對象
6 2 2 數據挖掘的價值類型
6 3 數據挖掘常用的演算法
6 3 1 數據挖掘演算法的概念
6 3 2 數據科學演算法的類型
6 3 3 分類和預測
6 3 4 聚類分析
6 3 5 關聯分析
6 4 數據挖掘常用的工具
6 4 1 Spark MLlib
6 4 2 RapidMiner
6 4 3 華為MLS
本章小結
第7章 數據可視化
7 1 可視化概述
7 1 1 什麼是數據可視化
7 1 2 數據可視化的發展歷程
7 1 3 可視化的重要作用
7 1 4 數據可視化流程的核心要素
7 1 5 可視化即服務
7 2 數據可視化工具
7 2 1 入門級工具
7 2 2 信息圖表工具
7 2 3 地圖工具
7 2 4 高級分析工具
7 3 數據可視化典型案例
7 3 1 互聯網地圖
7 3 2 實時風場可視化
7 3 3 百度遷徙
7 3 4 遊客熱力圖
7 3 5 交通實時路況展現
本章小結
第8章 大數據安全
8 1 傳統數據安全
8 1 1 傳統數據安全的含義
8 1 2 傳統數據安全的特點
8 1 3 傳統數據安全的威脅因素
8 2 大數據安全
8 2 1 大數據安全的特徵
8 2 2 大數據安全技術體系
8 2 3 大數據的數據安全
8 2 4 大數據安全運維體系
8 3 大數據安全典型案例
8 3 1 「稜鏡門」事件
8 3 2 Facebook數據濫用事件
8 3 3 某網站求職簡歷遭泄露事件
8 3 4 手機App過度採集個人信息
本章小結
第9章 大數據應用
9 1 大數據的應用價值
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