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深度學習
大數據技術與應用 版權信息
- ISBN：9787111533047
- 條形碼：9787111533047 ; 978-7-111-53304-7
- 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 內容簡介
本書針對計算機、信息管理和其他相關專業學生的發展需求，系統、全面地介紹了大數據技術與應用的基本知識和技能，詳細介紹了大數據基礎、大數據的行業應用、大數據的基礎設施、大數據技術基礎、Hadoop分布式架構、大數據管理、大數據分析、人工智能與機器學習、數據科學與數據科學家、開放數據的時代，以及大數據發展與展望等內容，具有較強的系統性、可讀性和實用性。本書是為高等院校“大數據”相關課程全新設計編寫、具有豐富實踐特色的主教材，也可供有一定實踐經驗的軟件開發人員和管理人員參考，或作為繼續教育的教材。本書配有授課電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費注冊，審核通過后下載，或聯系編輯索取（QQ：2850823885，電話：010-88379739）。
大數據技術與應用 目錄
目 錄
前言
第1章 大數據概述
1.1 什么是大數據
1.1.1 大數據的定義
1.1.2 用3V描述大數據的特征
1.1.3 廣義的大數據
1.2 大數據的結構類型
1.3 大數據的發展
1.3.1 硬件性價比提高與軟件技術進步
1.3.2 云計算的普及
1.3.3 大數據作為BI的進化形式
1.3.4 從交易數據分析到交互數據分析
1.4 大數據技術的意義
1.5 延伸閱讀：得數據者得天下
1.6 實驗與思考：了解大數據及其在線支持
第2章 大數據的行業應用
2.1 奧巴馬的競選大數據
2.2 大都市的智能交通
2.3 互聯網企業對大數據的運用
2.4 互聯網競拍公司eBay
2.4.1 超乎尋常的數據產生速度
2.4.2 eBay的數據分析基礎架構
2.5 游戲分析公司Zynga
2.5.1 社交游戲經濟的重要指標
2.5.2 提高病毒系數的方法
2.5.3 數據驅動游戲
2.5.4 三次點擊法則
2.6 延伸閱讀：大數據正在改變汽車保險
2.7 實驗與思考：熟悉大數據應用
第3章 大數據的基礎設施
3.1 云端大數據
3.1.1 什么是云計算
3.1.2 云計算的服務形式
3.1.3 云計算與大數據
3.1.4 云基礎設施
3.1.5 云平臺
3.2 計算虛擬化
3.3 存儲虛擬化（大數據存儲）
3.3.1 傳統存儲系統時代
3.3.2 大數據時代的新挑戰
3.3.3 分布式存儲
3.3.4 云存儲及存儲虛擬化
3.3.5 大數據存儲的其他需求及特點
3.4 網絡虛擬化
3.4.1 網卡虛擬化
3.4.2 虛擬交換機
3.4.3 接入層的虛擬化
3.4.4 覆蓋網絡虛擬化
3.4.5 軟件定義的網絡（SDN）
3.4.6 對大數據處理的意義
3.5 云環境基礎架構的安全
3.6 延伸閱讀：用云數據提高農業產量并做出決策
3.7 實驗與思考：了解大數據的基礎設施
第4章 大數據技術基礎
4.1 技術進步與摩爾定律
4.2 大數據的技術架構
4.3 大數據的運用形式
4.4 大數據運用模式的分類
4.4.1 個別優化批處理型
4.4.2 個別優化實時型
4.4.3 整體優化批處理型
4.4.4 整體優化實時型
4.5 大數據的運用級別
4.5.1 對過去/現狀的把握
4.5.2 發現模式
4.5.3 預測
4.5.4 優化
4.6 大數據運用的真正價值
4.7 相關的大數據技術
4.7.1 神經網絡
4.7.2 自然語言處理
4.7.3 語義檢索
4.7.4 鏈接挖掘
4.7.5 A/B測試
4.8 延伸閱讀：高科技促使大數據互聯網金融步入快車道
4.9 實驗與思考：熟悉大數據的技術基礎
第5章 Hadoop分布式架構
5.1 什么是分布式系統
5.2 什么是Hadoop
5.2.1 Hadoop的由來
5.2.2 Hadoop的優勢
5.2.3 Hadoop的發行版本
5.2.4 發行版本眾多的原因
5.3 Hadoop架構元素
5.4 Hadoop集群系統
5.5 Hadoop開源實現
5.6 Hadoop信息安全
5.7 Hadoop考試認證與開源社區
5.8 延伸閱讀：有一家大數據公司聲稱要做地球的操作系統
5.9 實驗與思考：什么是Hadoop
第6章 大數據管理
6.1 大數據的數據處理基礎
6.2 大數據事務處理（OLTP）
6.2.1 傳統OLTP系統
6.2.2 NoSQL
6.2.3 NewSQL
6.3 大數據分析處理（OLAP）
6.3.1 OLAP與數據立方體
6.3.2 分布式大規模批量處理（MapReduce/Hadoop）
6.3.3 Hadoop HDFS分布式文件系統
6.3.4 MapReduce計算模型
6.3.5 MPP數據庫
6.3.6 分析型數據庫的特征
6.4 流數據管理（實時數據處理）
6.5 自行開發流數據處理技術
6.6 延伸閱讀：“大數據時代預言家”提醒學校規避“數據獨裁”
6.7 實驗與思考：了解大數據管理技術
第7章 大數據分析
7.1 數據分析的演變
7.1.1 數據分析的商業驅動力
7.1.2 數據分析環境的演變
7.1.3 傳統分析架構
7.2 大數據分析平臺
7.2.1 敏捷計算平臺
7.2.2 線性擴展能力
7.2.3 全方位、遍布式、協作性用戶體驗
7.3 大數據與數據挖掘
7.3.1 什么是數據挖掘
7.3.2 數據挖掘解決的商業問題
7.4 數據挖掘的高級分析方法
7.4.1 分類
7.4.2 聚類分析
7.4.3 關聯規則
7.4.4 回歸分析
7.4.5 預測
7.4.6 序列分析
7.4.7 偏差分析
7.5 數據挖掘項目的生命周期
7.5.1 商業問題的形成
7.5.2 數據收集
7.5.3 數據清理和轉換
7.5.4 模型構建
7.5.5 模型評估
7.5.6 報告和預測
7.5.7 應用集成
7.5.8 模型管理
7.6 大數據可視化
7.6.1 數據可視化的運用
7.6.2 可視化對認知的幫助
7.6.3 七個數據類型
7.6.4 七個基本任務
7.6.5 數據可視化的挑戰
7.7 延伸閱讀：什么是大數據分析做不了的？
7.8 實驗與思考：了解大數據分析技術
第8章 人工智能與機器學習
8.1 什么是人工智能
8.1.1 人工智能的定義
8.1.2 數據的相關性
8.1.3 大數據中的因果關系
8.2 機器學習及其研究
8.2.1 什么是機器學習
8.2.2 基本結構
8.2.3 研究領域
8.3 機器學習的分類
8.3.1 基于學習策略的分類
8.3.2 基于所獲取知識的表示形式的分類
8.3.3 按應用領域分類
8.3.4 按學習形式分類
8.4 延伸閱讀：ZestFinance公司的金融風險平估
8.5 實驗與思考：了解人工智能，熟悉機器學習
第9章 數據科學與數據科學家
9.1 什么是數據科學
9.2 數據分析生命周期模型
9.2.1 模型概述
9.2.2 階段1：探索發現
9.2.3 階段2：數據準備
9.2.4 階段3：模型規劃
9.2.5 階段4：模型建造
9.2.6 階段5：溝通結果
9.2.7 階段6：項目實施
9.3 數據科學家
9.3.1 大數據生態系統中的關鍵角色
9.3.2 數據科學家所需的技能
9.3.3 數據科學家所需的素質
9.3.4 數據科學家的學習內容
9.4 延伸閱讀：基于技能的改善數據科學實踐的方法
9.5 實驗與思考：了解數據科學，熟悉數據科學家
第10章 開放數據的時代
10.1 大數據時代的隱私問題
10.1.1 隱私與創新
10.1.2 社交化檔案的是非
10.1.3 消費者隱私權法案
10.2 連接開放數據
10.2.1 LOD運動
10.2.2 對政府公開的影響
10.2.3 創業型公司——綜合氣候保險
10.3 數據市場的興起
10.3.1 Factual
10.3.2 Windows Azure Marketplace
10.3.3 Infochimps
10.3.4 Public Data Sets On AWS
10.4 不同的商業模式
10.5 延伸閱讀：美國幾乎可監控網民所有的網絡活動
10.6 實驗與思考：了解大數據時代
的安全與隱私保護
第11章 大數據發展與展望
11.1 大數據時代的企業IT戰略
11.2 擁有原創數據的優勢
11.3 供應商企業的新商機：數據聚合商
11.3.1 數據聚合商的作用
11.3.2 誰能成為數據聚合商
11.4 支付服務商向數據聚合商的演化
11.4.1 VISA
11.4.2 PayPal
11.4.3 美國運通
11.5 數據整合之妙：將原創數據變為增值數據
11.6 大數據未來展望
11.6.1 大數據的存儲和管理
11.6.2 傳統IT系統到大數據系統的 過渡
11.6.3 大數據分析
11.6.4 大數據安全
11.7 延伸閱讀：智能大數據分析或 成熱點
11.8 課程實驗總結
11.8.1 實驗的基本內容
11.8.2 實驗的基本評價
11.8.3 課程學習能力測評
11.8.4 大數據技術與應用實驗總結
11.8.5 實驗總結評價（教師）
參考文獻
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