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大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)

包郵 大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)

作者：婁巖
出版社：中國(guó)鐵道出版社出版時(shí)間：2018-10-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 160
本類榜單：教材銷量榜
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大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ) 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書是將大數(shù)據(jù)基本理論與基本應(yīng)用有機(jī)結(jié)合的教材，按照定義、特征、技術(shù)流程和典型案例分析的方式編寫，抽絲剝繭，由易到難，有助于讀者理解和掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)。 本書的一大亮點(diǎn)是每章中都使用圖表對(duì)大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式進(jìn)行對(duì)比。另外，本書注重啟發(fā)式的學(xué)習(xí)策略，便于讀者理解和掌握。全書在每一章均附有實(shí)際應(yīng)用案例與關(guān)鍵詞注釋，方便讀者查閱和自學(xué)，同時(shí)配備了習(xí)題和參考答案。 本書適合作為普通高校大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)教材，也可以作為職業(yè)培訓(xùn)教育及相關(guān)技術(shù)人員的參考用書。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ) 目錄

第1章大數(shù)據(jù)概論

1.1大數(shù)據(jù)技術(shù)簡(jiǎn)介

1.1.1IT產(chǎn)業(yè)的發(fā)展簡(jiǎn)史

1.1.2大數(shù)據(jù)的主要來源

1.1.3數(shù)據(jù)生成的三種主要
方式

1.1.4大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

1.1.5大數(shù)據(jù)的處理流程

1.1.6大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式

1.1.7大數(shù)據(jù)的基本特征

1.1.8大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域

1.2大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)

1.3大數(shù)據(jù)的整體技術(shù)

1.4大數(shù)據(jù)分析的四種典型工具
簡(jiǎn)介

1.5大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢(shì)

1.5.1數(shù)據(jù)資源化

1.5.2數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的
成立

1.5.3大數(shù)據(jù)隱私和安全
問題

1.5.4開源軟件成為推動(dòng)大數(shù)
據(jù)發(fā)展的動(dòng)力

1.5.5大數(shù)據(jù)在多方位改善人
們的生活

本章小結(jié)

習(xí)題1

第2章大數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

2.1數(shù)據(jù)采集簡(jiǎn)介

2.1.1數(shù)據(jù)采集

2.1.2數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)來源

2.1.3數(shù)據(jù)采集的技術(shù)方法

2.2大數(shù)據(jù)的預(yù)處理

2.3數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理的主要
工具

本章小結(jié)

習(xí)題2



第3章大數(shù)據(jù)分析概論

3.1大數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介

3.1.1大數(shù)據(jù)分析

3.1.2大數(shù)據(jù)分析的基本
方法

3.1.3大數(shù)據(jù)處理流程

3.2大數(shù)據(jù)分析的主要技術(shù)

3.2.1深度學(xué)習(xí)

3.2.2知識(shí)計(jì)算

3.3大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)簡(jiǎn)介

3.3.1批量數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)

3.3.2流式數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)

3.3.3交互式數(shù)據(jù)及處理
系統(tǒng)

3.3.4圖數(shù)據(jù)及處理系統(tǒng)

3.4大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

本章小結(jié)

習(xí)題3




第4章大數(shù)據(jù)可視化

4.1大數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介

4.2大數(shù)據(jù)可視化工具
Tableau

本章小結(jié)

習(xí)題4




第5章Hadoop概論

5.1Hadoop簡(jiǎn)介

5.1.1Hadoop簡(jiǎn)史

5.1.2Hadoop應(yīng)用和發(fā)展
趨勢(shì)

5.2Hadoop的架構(gòu)與組成

5.2.1Hadoop架構(gòu)介紹

5.2.2Hadoop組成模塊

5.3Hadoop應(yīng)用分析

本章小結(jié)

習(xí)題5
大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)
目錄




第6章HDFS和Common概論

6.1HDFS簡(jiǎn)介

6.1.1HDFS的相關(guān)概念

6.1.2HDFS特性

6.1.3HDFS體系結(jié)構(gòu)

6.1.4HDFS的工作原理

6.1.5HDFS的相關(guān)技術(shù)

6.2Common簡(jiǎn)介

本章小結(jié)

習(xí)題6

第7章MapReduce概論

7.1MapReduce簡(jiǎn)介

7.1.1MapReduce

7.1.2MapReduce功能、特征和
局限性

7.2Map和Reduce任務(wù)

7.3MapReduce架構(gòu)和工作
流程

7.3.1MapReduce的架構(gòu)

7.3.2MapReduce的工作
流程

本章小結(jié)

習(xí)題7

第8章NoSQL概論

8.1NoSQL簡(jiǎn)介

8.1.1NoSQL的含義

8.1.2NoSQL的產(chǎn)生

8.1.3NoSQL的特點(diǎn)

8.2NoSQL技術(shù)基礎(chǔ)

8.2.1大數(shù)據(jù)的一致性策略

8.2.2大數(shù)據(jù)的分區(qū)與放置
策略

8.2.3大數(shù)據(jù)的復(fù)制與容錯(cuò)
技術(shù)

8.2.4大數(shù)據(jù)的緩存技術(shù)

8.3NoSQL的類型

8.3.1鍵值存儲(chǔ)

8.3.2列存儲(chǔ)

8.3.3面向文檔存儲(chǔ)

8.3.4圖形存儲(chǔ)

8.4典型的NoSQL工具

8.4.1Redis

8.4.2Bigtable

8.4.3CouchDB

本章小結(jié)

習(xí)題8

第9章Spark概論

9.1Spark平臺(tái)

9.1.1Spark簡(jiǎn)介

9.1.2Spark發(fā)展

9.1.3Scala語言

9.2Spark與Hadoop

9.2.1Hadoop的局限與不足

9.2.2Spark的優(yōu)點(diǎn)

9.2.3Spark速度比Hadoop快的
原因分析

9.3Spark處理架構(gòu)及其生態(tài)
系統(tǒng)

9.3.1底層的Cluster Manager
和Data Manager

9.3.2中間層的Spark
Runtime

9.3.3高層的應(yīng)用模塊

9.4Spark的應(yīng)用

9.4.1Spark的應(yīng)用場(chǎng)景

9.4.2應(yīng)用Spark的成功
案例

本章小結(jié)

習(xí)題9



第10章云計(jì)算與大數(shù)據(jù)

10.1云計(jì)算簡(jiǎn)介

10.1.1云計(jì)算

10.1.2云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的
關(guān)系

10.1.3云計(jì)算基本特征

10.1.4云計(jì)算服務(wù)模式

10.2云計(jì)算核心技術(shù)




10.2.1虛擬化技術(shù)

10.2.2虛擬化軟件及應(yīng)用

10.2.3資源池技術(shù)

10.2.4云計(jì)算部署模式

10.3云計(jì)算應(yīng)用案例

本章小結(jié)

習(xí)題10



第11章典型大數(shù)據(jù)解決方案

11.1Intel大數(shù)據(jù)

11.1.1Intel大數(shù)據(jù)解決
方案

11.1.2Intel大數(shù)據(jù)相關(guān)
案例

11.2百度大數(shù)據(jù)

11.2.1百度大數(shù)據(jù)引擎

11.2.2百度大數(shù)據(jù)+平臺(tái)

11.2.3相關(guān)應(yīng)用

11.2.4百度預(yù)測(cè)的使用
方法

11.3騰訊大數(shù)據(jù)

11.3.1騰訊大數(shù)據(jù)解決
方案

11.3.2相關(guān)實(shí)例

本章小結(jié)

習(xí)題11




第12章大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分析（醫(yī)療
領(lǐng)域）
12.1大數(shù)據(jù)在臨床領(lǐng)域的
應(yīng)用

12.1.1基于大數(shù)據(jù)的比較效
果研究

12.1.2基于大數(shù)據(jù)的臨床決
策系統(tǒng)

12.1.3醫(yī)療數(shù)據(jù)透明化

12.1.4病人的遠(yuǎn)程監(jiān)控

12.1.5基于大數(shù)據(jù)的電子
病歷分析


12.2大數(shù)據(jù)在醫(yī)藥支付領(lǐng)域的
應(yīng)用

12.2.1基于大數(shù)據(jù)的多種
自動(dòng)化系統(tǒng)

12.2.2基于大數(shù)據(jù)和衛(wèi)生
經(jīng)濟(jì)學(xué)的定價(jià)計(jì)劃

12.3大數(shù)據(jù)在醫(yī)療研發(fā)領(lǐng)域的
應(yīng)用

12.3.1基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)
建模

12.3.2臨床試驗(yàn)及其數(shù)據(jù)
分析


12.3.3基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性
化治療



12.3.4基于大數(shù)據(jù)的疾病
模式分析

12.4大數(shù)據(jù)在醫(yī)療商業(yè)模式
領(lǐng)域的應(yīng)用

12.4.1基于大數(shù)據(jù)的患者臨床記錄
和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)集

12.4.2基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)
平臺(tái)和社區(qū)

12.5大數(shù)據(jù)在公共健康領(lǐng)域的
應(yīng)用

本章小結(jié)

習(xí)題12


習(xí)題參考答案

參考文獻(xiàn)
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大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ) 作者簡(jiǎn)介

婁巖，中國(guó)醫(yī)科大學(xué)計(jì)算機(jī)中心計(jì)算機(jī)教研室主任、教授，IT專家，海外引進(jìn)人才，學(xué)科帶頭人。在海內(nèi)外從事計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)工作30余年，加拿大政府特聘Y2K問題專家。出國(guó)前：發(fā)表論文60余篇，多項(xiàng)成果通過部級(jí)鑒定，主編和副主編兩本網(wǎng)絡(luò)大學(xué)教材。海歸3年：主持研發(fā)了中國(guó)醫(yī)科大學(xué)用于教學(xué)和管理的教學(xué)資源互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和教學(xué)管理局域網(wǎng)平臺(tái)，主編了《醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用》《醫(yī)學(xué)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與應(yīng)用》等15本創(chuàng)新教材和1本專著。在國(guó)內(nèi)核心專業(yè)期刊發(fā)表20余篇學(xué)術(shù)論文，主持和參與2項(xiàng)課題、1項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金課題、10項(xiàng)省級(jí)課題和4項(xiàng)校級(jí)教育課題，其中1項(xiàng)被評(píng)為優(yōu)秀成果。社會(huì)兼職：數(shù)據(jù)中心聯(lián)盟大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)委員會(huì)特聘專家，中國(guó)醫(yī)藥教育協(xié)會(huì)常務(wù)理事、客座教授，中國(guó)醫(yī)藥教育協(xié)會(huì)醫(yī)學(xué)模擬教育專業(yè)委員會(huì)委員，中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)會(huì)醫(yī)藥數(shù)學(xué)專業(yè)委員會(huì)常務(wù)理事，中華醫(yī)學(xué)會(huì)教育技術(shù)分會(huì)虛擬仿真組副組長(zhǎng)，中華醫(yī)學(xué)會(huì)教育技術(shù)分會(huì)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)組委員，清華大學(xué)出版社計(jì)算機(jī)與信息類教材編審委員會(huì)委員，南方醫(yī)科大學(xué)客座教授。

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