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大數據技術與應用導論 版權信息
- ISBN：9787111687375
- 條形碼：9787111687375 ; 978-7-111-68737-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據技術與應用導論 本書特色
本書闡述了數據的“前世今生”與內涵、外延，深入淺出地梳理了數據處理的各個階段及典型框架
大數據技術與應用導論 內容簡介
本著“以小見大、實踐為先”的理念，在工業大數據的背景下，本書闡述了數據的“前世今生”與內涵、外延，深入淺出地梳理了數據處理的各個階段及典型框架，內容包括大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析與可視化等，同時還介紹了大數據技術的典型應用。 本書注重學科基礎上的知識體系與實踐能力，適合作為數據科學相關專業學生的導論教材，也可作為信息類其他專業學生的通識教材，以培養學生的數據思維意識。
大數據技術與應用導論 目錄
目 錄
前 言
第1章 認識大數據 1
11 信息爆炸 1
111 大數據時代 1
112 數據、信息與知識 2
113 數據的來源 3
12 大數據的概念與特征 4
121 大數據的概念 4
122 大數據的特征 4
123 大數據的類型 5
13 大數據的技術架構及處理技術 6
131 大數據的技術架構 6
132 大數據的處理技術 7
14 大數據處理的集成平臺 7
15 工業大數據 8
151 工業大數據及其特征 8
152 工業大數據技術及應用 9
153 工業大數據面臨的挑戰 10
本章小結 12
閱讀材料：啤酒與尿布 12
習題 12
第2章 大數據學科與職業 13
21 大數據學科 13
22 大數據專業人才培養方案 14
23 大數據職業道德 16
本章小結 18
閱讀材料：道格 切特 18
習題 19
第3章 大數據生態系統 20
31 大數據生態系統概述 20
32 并行與分布式處理 21
321 并行處理 21
322 分布式處理 22
33 Hadoop 22
331 Hadoop概述 22
332 Hadoop生態圈 25
34 Spark 25
341 Spark概述 25
342 Spark生態圈 26
35 Storm 26
351 Storm概述 27
352 Storm集群架構與工作流程 27
本章小結 28
閱讀材料：南森 馬茨 28
習題 29
第4章 大數據采集與預處理 30
41 大數據采集與預處理概述 30
411 大數據采集技術 30
412 大數據預處理技術 32
42 大數據采集方法及工具 33
421 網絡數據采集方法 33
422 系統日志采集方法 36
423 科研數據采集方法 40
424 關系型數據庫數據采集方法 42
43 大數據預處理方法及工具 43
431 數據清洗 43
432 數據集成 45
433 數據歸約 46
434 數據變換 49
本章小結 53
閱讀材料：園中有金 53
習題 53
第5章 大數據存儲 54
51 集中式存儲與分布式存儲 54
52 非結構化數據庫 55
521 NewSQL 56
522 云數據庫 56
523 HBase 57
524 MongoDB 58
53 數據倉庫與OLAP 59
531 概述 59
532 基本架構 60
533 典型應用 62
本章小結 62
閱讀材料：盤古系統 63
習題 63
第6章 大數據分析 64
61 大數據分析與商業智能 64
611 大數據與大數據分析 65
612 大數據分析的種類 66
62 大數據統計分析 67
621 分類問題 68
622 回歸問題 72
623 聚類問題 74
624 人工神經網絡 75
625 數據建模 80
63 大數據分析的應用與挑戰 80
631 Web挖掘 81
632 文本挖掘 84
633 社會網絡分析 87
634 智能制造中的數據分析 89
本章小結 89
閱讀材料：貝葉斯 89
習題 90
第7章 大數據可視化 91
71 數據可視化概述 91
711 數據可視化的特點 91
712 數據可視化的典型應用 92
72 數據可視化的常用工具 92
721 Tableau 92
722 Matplotlib 93
723 ECharts 94
本章小結 95
閱讀材料：馬克 扎克伯格 95
習題 96
第8章 大數據技術的典型應用 97
81 案例一：大型工業設備實時監
測系統 97
811 集群部署與配置 97
812 數據表結構 101
82 案例二：基于MapReduce的
薪資核算 102
參考文獻 107
前 言
第1章 認識大數據 1
11 信息爆炸 1
111 大數據時代 1
112 數據、信息與知識 2
113 數據的來源 3
12 大數據的概念與特征 4
121 大數據的概念 4
122 大數據的特征 4
123 大數據的類型 5
13 大數據的技術架構及處理技術 6
131 大數據的技術架構 6
132 大數據的處理技術 7
14 大數據處理的集成平臺 7
15 工業大數據 8
151 工業大數據及其特征 8
152 工業大數據技術及應用 9
153 工業大數據面臨的挑戰 10
本章小結 12
閱讀材料：啤酒與尿布 12
習題 12
第2章 大數據學科與職業 13
21 大數據學科 13
22 大數據專業人才培養方案 14
23 大數據職業道德 16
本章小結 18
閱讀材料：道格 切特 18
習題 19
第3章 大數據生態系統 20
31 大數據生態系統概述 20
32 并行與分布式處理 21
321 并行處理 21
322 分布式處理 22
33 Hadoop 22
331 Hadoop概述 22
332 Hadoop生態圈 25
34 Spark 25
341 Spark概述 25
342 Spark生態圈 26
35 Storm 26
351 Storm概述 27
352 Storm集群架構與工作流程 27
本章小結 28
閱讀材料：南森 馬茨 28
習題 29
第4章 大數據采集與預處理 30
41 大數據采集與預處理概述 30
411 大數據采集技術 30
412 大數據預處理技術 32
42 大數據采集方法及工具 33
421 網絡數據采集方法 33
422 系統日志采集方法 36
423 科研數據采集方法 40
424 關系型數據庫數據采集方法 42
43 大數據預處理方法及工具 43
431 數據清洗 43
432 數據集成 45
433 數據歸約 46
434 數據變換 49
本章小結 53
閱讀材料：園中有金 53
習題 53
第5章 大數據存儲 54
51 集中式存儲與分布式存儲 54
52 非結構化數據庫 55
521 NewSQL 56
522 云數據庫 56
523 HBase 57
524 MongoDB 58
53 數據倉庫與OLAP 59
531 概述 59
532 基本架構 60
533 典型應用 62
本章小結 62
閱讀材料：盤古系統 63
習題 63
第6章 大數據分析 64
61 大數據分析與商業智能 64
611 大數據與大數據分析 65
612 大數據分析的種類 66
62 大數據統計分析 67
621 分類問題 68
622 回歸問題 72
623 聚類問題 74
624 人工神經網絡 75
625 數據建模 80
63 大數據分析的應用與挑戰 80
631 Web挖掘 81
632 文本挖掘 84
633 社會網絡分析 87
634 智能制造中的數據分析 89
本章小結 89
閱讀材料：貝葉斯 89
習題 90
第7章 大數據可視化 91
71 數據可視化概述 91
711 數據可視化的特點 91
712 數據可視化的典型應用 92
72 數據可視化的常用工具 92
721 Tableau 92
722 Matplotlib 93
723 ECharts 94
本章小結 95
閱讀材料：馬克 扎克伯格 95
習題 96
第8章 大數據技術的典型應用 97
81 案例一：大型工業設備實時監
測系統 97
811 集群部署與配置 97
812 數據表結構 101
82 案例二：基于MapReduce的
薪資核算 102
參考文獻 107
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