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深度學習
大數據導論 版權信息
- ISBN：9787113249076
- 條形碼：9787113249076 ; 978-7-113-24907-6
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據導論 內容簡介
這是一個大數據爆發的時代。面對信息的激流、多元化數據的涌現，大數據為個人生活、企業經營，甚至國家與社會的發展帶來了機遇和挑戰，大數據已經成為IT信息產業中具潛力的藍海。 “大數據導論”是一門理論性和實踐性都很強的課程。本書是為高等職業院校相關專業“大數據導論”課程全新設計編寫的，具有豐富的實踐特色。針對高等職業院校學生的發展需求，本書分8個項目，系統、全面地介紹了關于大數據技術與應用的基本知識和技能，詳細介紹了大數據與大數據時代、大數據時代思維變革、大數據促進行業發展、大數據方法的驅動力、大數據存儲技術、大數據處理技術、大數據分析技術、大數據在云端等內容，具有較強的系統性、可讀性和實用性。
大數據導論 目錄
項目1大數據與大數據時代1
任務1.1進入大數據時代1
【導讀案例】 準確預測地震1
【任務描述】2
【知識準備】 進入大數據時代3
1.1.1天文學——信息爆炸的起源3
1.1.2大數據的發展7
1.1.3重新認識數據9
1.1.4數據集與數據分析10
【作業】14
【實訓操作】15
任務1.2熟悉大數據的定義19
【導讀案例】 得數據者得天下19
【任務描述】21
【知識準備】 定義大數據21
1.2.1大數據的定義21
1.2.2大數據的3V和5V特征22
1.2.3廣義的大數據24
1.2.4大數據的結構類型25
【作業】26
【實訓操作】27
項目2大數據時代思維變革31
任務2.1理解思維轉變之一：樣本=總體31
【導讀案例】 亞馬遜推薦系統31
【任務描述】33
【知識準備】 分析更多數據而不再是只依賴于隨機采樣33
2.1.1小數據時代的隨機采樣34
2.1.2大數據與喬布斯的癌癥治療37
2.1.3全數據模式：樣本=總體38
【作業】39
【實訓操作】40
任務2.2理解思維轉變之二：接受數據的混雜性42
【導讀案例】 數據驅動≠大數據42
【任務描述】44
【知識準備】 不再熱衷于追求精確度44
2.2.1允許不精確45
2.2.2大數據的簡單算法與小數據的復雜算法47
2.2.3紛繁的數據越多越好48
2.2.4混雜性是標準途徑49
2.2.5新的數據庫設計50
2.2.6 5%的數字數據與95%的非結構化數據51
【作業】52
【實訓操作】54
任務2.3理解思維轉變之三：數據的相關關系55
【導讀案例】 美國百億美元望遠鏡主鏡安裝完畢55
【任務描述】58
【知識準備】 不再熱衷于尋找因果關系58
2.3.1關聯物，預測的關鍵58
2.3.2“是什么”，而不是“為什么”61
2.3.3通過因果關系了解世界62
2.3.4通過相關關系了解世界63
【作業】64
【實訓操作】65
項目3大數據促進行業發展67
任務3.1理解大數據促進醫療與健康67
【導讀案例】 大數據變革公共衛生67
【任務描述】69
【知識準備】 大數據促進醫療與健康69
3.1.1大數據促進循證醫學發展69
3.1.2大數據帶來醫療保健新突破71
3.1.3醫療信息數字化76
3.1.4超級大數據的佳伙伴——搜索78
3.1.5數據決策的成功崛起79
【作業】82
【實訓操作】83
任務3.2理解大數據激發創造力84
【導讀案例】 臉書的設計決策84
【任務描述】86
【知識準備】 大數據激發創造力87
3.2.1大數據幫助改善設計87
3.2.2大數據操作回路90
3.2.3大數據資產的崛起92
【作業】93
【實訓操作】95
項目4大數據方法的驅動力96
任務4.1理解采用大數據的商業動機96
【導讀案例】 大數據企業的縮影——谷歌（Google）96
【任務描述】97
【知識準備】 將數據變成競爭優勢98
4.1.1大數據的跨界年度98
4.1.2谷歌的大數據行動99
4.1.3亞馬遜的大數據行動100
4.1.4將信息變成一種競爭優勢102
4.1.5市場動態105
4.1.6業務架構106
4.1.7業務流程管理108
【作業】109
【實訓操作】110
任務4.2理解大數據規劃考慮111
【導讀案例】 Google搜索算法告訴你，如何將一個人變成傻瓜111
【任務描述】112
【知識準備】 大數據的規劃考慮112
4.2.1信息與通信技術113
4.2.2萬物互聯網114
4.2.3數據獲取與數據來源114
4.2.4不同的性能挑戰116
4.2.5不同的管理需求116
【作業】117
【實訓操作】118
任務4.3熟悉大數據商務智能120
【導讀案例】 微信支付新廣告，講了一個支付之外的故事120
【任務描述】123
【知識準備】 熟悉大數據商務智能123
4.3.1 OLTP與OLAP123
4.3.2抽取、轉換和加載技術124
4.3.3數據倉庫與數據集市124
4.3.4傳統商務智能125
4.3.5大數據商務智能125
4.3.6大數據營銷126
【作業】132
【實訓操作】133
項目5大數據存儲技術136
任務5.1熟悉大數據存儲概念136
【導讀案例】 2018未來交通峰會召開，高德地圖升級易行平臺136
【任務描述】139
【知識準備】 大數據存儲的主要概念139
5.1.1數據清理139
5.1.2集群139
5.1.3文件系統和分布式文件系統140
5.1.4分片與復制143
5.1.5 CAP定理149
5.1.6 ACID設計原則150
5.1.7 BASE設計原理153
【作業】155
【實訓操作】157
任務5.2了解大數據存儲技術159
【導讀案例】 基礎領域突破非一日之功，是數十年耕耘159
【任務描述】162
【知識準備】 大數據存儲的核心技術162
5.2.1 RDBMS數據庫163
5.2.2 NoSQL數據
任務1.1進入大數據時代1
【導讀案例】 準確預測地震1
【任務描述】2
【知識準備】 進入大數據時代3
1.1.1天文學——信息爆炸的起源3
1.1.2大數據的發展7
1.1.3重新認識數據9
1.1.4數據集與數據分析10
【作業】14
【實訓操作】15
任務1.2熟悉大數據的定義19
【導讀案例】 得數據者得天下19
【任務描述】21
【知識準備】 定義大數據21
1.2.1大數據的定義21
1.2.2大數據的3V和5V特征22
1.2.3廣義的大數據24
1.2.4大數據的結構類型25
【作業】26
【實訓操作】27
項目2大數據時代思維變革31
任務2.1理解思維轉變之一：樣本=總體31
【導讀案例】 亞馬遜推薦系統31
【任務描述】33
【知識準備】 分析更多數據而不再是只依賴于隨機采樣33
2.1.1小數據時代的隨機采樣34
2.1.2大數據與喬布斯的癌癥治療37
2.1.3全數據模式：樣本=總體38
【作業】39
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任務2.2理解思維轉變之二：接受數據的混雜性42
【導讀案例】 數據驅動≠大數據42
【任務描述】44
【知識準備】 不再熱衷于追求精確度44
2.2.1允許不精確45
2.2.2大數據的簡單算法與小數據的復雜算法47
2.2.3紛繁的數據越多越好48
2.2.4混雜性是標準途徑49
2.2.5新的數據庫設計50
2.2.6 5%的數字數據與95%的非結構化數據51
【作業】52
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任務2.3理解思維轉變之三：數據的相關關系55
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【任務描述】58
【知識準備】 不再熱衷于尋找因果關系58
2.3.1關聯物，預測的關鍵58
2.3.2“是什么”，而不是“為什么”61
2.3.3通過因果關系了解世界62
2.3.4通過相關關系了解世界63
【作業】64
【實訓操作】65
項目3大數據促進行業發展67
任務3.1理解大數據促進醫療與健康67
【導讀案例】 大數據變革公共衛生67
【任務描述】69
【知識準備】 大數據促進醫療與健康69
3.1.1大數據促進循證醫學發展69
3.1.2大數據帶來醫療保健新突破71
3.1.3醫療信息數字化76
3.1.4超級大數據的佳伙伴——搜索78
3.1.5數據決策的成功崛起79
【作業】82
【實訓操作】83
任務3.2理解大數據激發創造力84
【導讀案例】 臉書的設計決策84
【任務描述】86
【知識準備】 大數據激發創造力87
3.2.1大數據幫助改善設計87
3.2.2大數據操作回路90
3.2.3大數據資產的崛起92
【作業】93
【實訓操作】95
項目4大數據方法的驅動力96
任務4.1理解采用大數據的商業動機96
【導讀案例】 大數據企業的縮影——谷歌（Google）96
【任務描述】97
【知識準備】 將數據變成競爭優勢98
4.1.1大數據的跨界年度98
4.1.2谷歌的大數據行動99
4.1.3亞馬遜的大數據行動100
4.1.4將信息變成一種競爭優勢102
4.1.5市場動態105
4.1.6業務架構106
4.1.7業務流程管理108
【作業】109
【實訓操作】110
任務4.2理解大數據規劃考慮111
【導讀案例】 Google搜索算法告訴你，如何將一個人變成傻瓜111
【任務描述】112
【知識準備】 大數據的規劃考慮112
4.2.1信息與通信技術113
4.2.2萬物互聯網114
4.2.3數據獲取與數據來源114
4.2.4不同的性能挑戰116
4.2.5不同的管理需求116
【作業】117
【實訓操作】118
任務4.3熟悉大數據商務智能120
【導讀案例】 微信支付新廣告，講了一個支付之外的故事120
【任務描述】123
【知識準備】 熟悉大數據商務智能123
4.3.1 OLTP與OLAP123
4.3.2抽取、轉換和加載技術124
4.3.3數據倉庫與數據集市124
4.3.4傳統商務智能125
4.3.5大數據商務智能125
4.3.6大數據營銷126
【作業】132
【實訓操作】133
項目5大數據存儲技術136
任務5.1熟悉大數據存儲概念136
【導讀案例】 2018未來交通峰會召開，高德地圖升級易行平臺136
【任務描述】139
【知識準備】 大數據存儲的主要概念139
5.1.1數據清理139
5.1.2集群139
5.1.3文件系統和分布式文件系統140
5.1.4分片與復制143
5.1.5 CAP定理149
5.1.6 ACID設計原則150
5.1.7 BASE設計原理153
【作業】155
【實訓操作】157
任務5.2了解大數據存儲技術159
【導讀案例】 基礎領域突破非一日之功，是數十年耕耘159
【任務描述】162
【知識準備】 大數據存儲的核心技術162
5.2.1 RDBMS數據庫163
5.2.2 NoSQL數據
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大數據導論 作者簡介
1.戴海東，浙江安防職業技術學院院長 2.周蘇，1982年華東水利學院計算機應用專業本科畢業，1986年由水電部研究所調入杭州大學計算機系任教，1991年破格晉升副教授，1999年調入浙江大學城市學院計算機系任教，2005年晉升教授。在杭州大學、浙江大學、浙江大學城市學院、浙江工業大學之江學院、溫州大學城市學院、嘉興學院南湖學院、溫州職業技術學院等多所院校專/兼職任教，教學經驗豐富。 長期從事計算機等專業教學工作，擔任計算機基礎、計算機導論、軟件工程、軟件測試技術、軟件體系結構、電子商務概論、移動商務、多媒體技術、項目管理、管理信息系統、應用統計學、C語言程序設計、面向對象程序設計、網絡傳播技術、網絡生態學、人機交互技術、藝術設計概論、藝術欣賞概論、計算機平面設計、信息管理與信息系統概論、信息資源管理、辦公軟件高級應用、IT應用文寫作等課程的教學，對計算機學科教學以及應用型院校教學有深刻理解。
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