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大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智能專業系列教材)

包郵 大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智能專業系列教材)

出版社:機械工業出版社出版時間:2022-08-01
開本: 16開 頁數: 203
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大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智能專業系列教材) 版權信息

  • ISBN:9787111711834
  • 條形碼:9787111711834 ; 978-7-111-71183-4
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智能專業系列教材) 本書特色

適讀人群 :本科、高職院校大數據技術或數據科學及相關專業學生配套資源:電子課件、習題答案、電子教案、思政視頻 本書特色: 本書以導思維為主線,讓讀者從大數據思維中理解大數據生態。 融入了一些課程思政元素。針對大數據技術導論課程具有用數據講故事的特點,講好與思政有關的數據故事,既能學習專業知識,又能將思政元素融入課程中,讓讀者潛移默化接受家國情懷的熏陶。

大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智能專業系列教材) 內容簡介

本書以面向應用、面向實戰為指導思想,緊扣企業技術人才培養的特點,在知識點講解和實驗中避免復雜的理論,使讀者能夠快速上手,感受大數據處理的魅力,以激發讀者的學習興趣。 本書覆蓋了大數據生命周期的主要技術要點。全書共8章,第1章介紹了大數據的產生、特點、價值、產業、思維等,第2章介紹了大數據生態,第3~7章按照大數據的生命周期,分別介紹了大數據采集與預處理、大數據管理、數據可視化、大數據分析、大數據應用的基本原理和方法,第8章介紹了大數據安全面臨的挑戰。 本書可作為本科、高職院校大數據技術或數據科學及相關課程的參考書或教材,也可供數據科學相關技術人員閱讀。

大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智能專業系列教材) 目錄

第2版前言
第1版前言

第1章 緒論1
1.1 認識大數據1
1.1.1 大數據產生的歷史必然1
1.1.2 大數據概念和特征2
1.1.3 大數據生命周期4
1.1.4 大數據、物聯網與云計算之間的
關系6
1.2 大數據時代帶來的變化6
1.2.1 決策方式6
1.2.2 計算方式6
1.2.3 思維方式7
1.3 大數據價值8
1.3.1 增加額外收入9
1.3.2 減少支出9
1.3.3 降低風險9
1.3.4 參照系9
1.4 大數據產業及崗位10
1.4.1 大數據產業鏈條10
1.4.2 大數據產業分析11
1.4.3 大數據崗位12
1.5 虛擬機13
1.5.1 安裝虛擬機13
1.5.2 安裝CentOS15
1.5.3 安裝虛擬機常見問題20
1.5.4 大數據實驗平臺概述21
1.6 Linux操作系統22
1.6.1 Linux版本22
1.6.2 Linux 系統目錄結構23
1.6.3 文本編輯器vi24
1.6.4 文件權限解讀24
1.6.5 Linux系統常用命令25
習題127
實驗:Linux實驗29
第2章 大數據生態30
2.1 認識Hadoop30
2.2 部署Hadoop30
2.2.1 Hadoop安裝模式30
2.2.2 單節點偽分布模式安裝31
2.2.3 多節點偽分布模式安裝32
2.3 HDFS38
2.3.1 HDFS體系結構39
2.3.2 HDFS存儲原理41
2.3.3 HDFS實戰41
2.4 MapReduce44
2.4.1 MapReduce邏輯結構44
2.4.2 MapReduce實戰45
2.5 Zookeeper47
2.5.1 Zookeeper集群47
2.5.2 部署Zookeeper47
習題249
實驗:HDFS操作52
第3章 大數據采集與預處理53
3.1 數據53
3.1.1 數據是什么53
3.1.2 數據分類54
3.1.3 度量和維度55
3.2 數據采集56
3.2.1 數據采集概述56
3.2.2 數據采集工具56
3.3 日志采集組件Flume60
3.3.1 Flume結構60
3.3.2 Flume部署62
3.3.3 Flume實戰63
3.4 數據清洗68
3.4.1 缺失值處理68
3.4.2 異常值處理69
3.4.3 數據清洗實戰71
3.5 數據變換74
3.5.1 規范化74
3.5.2 數據透視表76
3.5.3 列聯表78
3.5.4 聚合表78
3.5.5 特征編碼79
習題379
第4章 大數據管理82
4.1 數據管理概述82
4.2 大數據管理NoSQL83
4.2.1 NoSQL概述83
4.2.2 NoSQL分類及主要產品83
4.3 列式數據庫HBase85
4.3.1 HBase模型85
4.3.2 HBase系統架構85
4.3.3 HBase應用場景88
4.4 HBase實戰89
4.4.1 HBase部署89
4.4.2 HBase Shell基本操作91
4.4.3 HBase Shell應用案例94
習題496
實驗:HBase基本操作97
第5章 數據可視化98
5.1 數據可視化概述98
5.2 常用圖形99
5.3 可視化設計\105
5.3.1 數據可視化圖形選擇建議106
5.3.2 用數據講故事106
5.4 數據可視化工具111
5.4.1 FineReport111
5.4.2 ECharts113
5.4.3 Tableau114
習題5115
第6章 大數據分析117
6.1 大數據分析概述117
6.1.1 數據分析概念117
6.1.2 數據分析流程118
6.1.3 數據分析師的基本技能和素養119
6.2 業務理解124
6.2.1 業務理解概述124
6.2.2 數據業務化125
6.3 數據認知126
6.3.1 描述性分析126
6.3.2 對比分析126
6.3.3 細分分析128
6.3.4 交叉分析129
6.3.5 相關分析129
6.4 分析指標設計131
6.4.1 設計指標技巧131
6.4.2 如何設計指標131
6.5 數據建模133
6.6 內存計算引擎Spark134
6.6.1 Spark概述134
6.6.2 Spark結構135
6.6.3 Spark部署137
6.6.4 Spark實戰140
6.7 數據倉庫Hive143
6.7.1 數據倉庫概述143
6.7.2 Hive設計特點143
6.7.3 Hive系統架構143
6.7.4 Hive部署144
6.7.5 Hive實戰146
習題6149
實驗:Hive實驗151
第7章 大數據應用153
7.1 零售業大數據153
7.1.1 市場營銷153
7.1.2 商品管理156
7.1.3 運營管理157
7.1.4 供應鏈管理158
7.1.5 商業模式159
7.2 交通大數據159
7.2.1 道路運輸安全事故預警160
7.2.2 城市道路交通信號燈智能調時160
7.2.3 繪制實時路況信息圖161
7.2.4 停車管理161
7.3 醫療大數據162
7.3.1 大數據電子病歷162
7.3.2 大數據與流行病防控163
7.3.3 基因測序—精準治癌正在成為
現實164
7.4 農業大數據164
7.4.1 農業大數據構成165
7.4.2 農業大數據應用167
7.4.3 智慧畜牧業170
7.4.4 水產養殖環境監測172
7.4.5 食品溯源172
7.5 環保大數據173
7.5.1 多維度的環保數據整合173
7.5.2 環保數據服務接口174
7.5.3 環保數據可視化175
7.6 教育大數據175
7.6.1 教育大數據特點175
7.6.2 教育大數據作用176
7.6.3 大數據應用于教育行業十大
案例177
7.6.4 教育大數據技術179
7.7 政府大數據180
7.7.1 政府主要部門的數據內容及
數據應用開發價值180
7.7.2 政府大數據應用案例181
7.8 工業大數據184
7.8.1 工業大數據概述184
7.8.2 工業大數據架構185
7.8.3 工業大數據的價值創造185
7.8.4 工業大數據應用案例186
習題7187
第8章 大數據安全188
8.1 大數據安全的重要意義188
8.2 大數據面臨的挑戰189
8.3 大數據安全技術190
8.4 大數據安全保障體系194
習題8195
附錄196
附錄A 大數據運維“1+X”
考證樣卷(初級)196
附錄B 數據分析“1+X”
考證樣
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