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深度學習
大數據導論 版權信息
- ISBN：9787566423580
- 條形碼：9787566423580 ; 978-7-5664-2358-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據導論 內容簡介
本書包括6章。第1章介紹大數據的內涵、大數據的發展歷程和大數據的科學意義 ; 第2章介紹大數據采集基礎、大數據分布式存儲和管理、大數據分析和處理基本架構、大數據可視化基礎 ; 第3章介紹大數據在教育、交通、醫療、金融和煤礦等行業中的應用 ; 第4章介紹大數據安全、大數據隱私保護和大數據安全發展趨勢等 ; 第5章介紹大數據交易的市場特征、交易平臺、交易模式, 以及交易存在的困難和挑戰等 ; 第6章介紹大數據治理的基本概念、治理體系、價值挖掘和綜合管控。
大數據導論 目錄
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 大數據的內涵
1.2.1 大數據時代的驅動力
1.2.2 大數據的基本概念
1.2.3 大數據與海量數據的區別
1.2.4 大數據的價值期望
1.3 大數據的發展歷程
1.4 大數據的外延
l.4.1 大數據的作用與意義
1.4.2 大數據的機遇與挑戰
1.4.3 大數據的發展趨勢
1.5 大數據的科學意義
1.5.1 新興技術的延伸
1.5.2 新興技術的推動力
1.5.3 未來科技的重要基石
1.5.4 順應時代發展的重要學科
1.6 本章小節
習題1
第2章 大數據技術基礎
2.1 大數據采集
2.1.1 數據采集的概念
2.1.2 數據采集的數據源
2.1.3 數據采集面臨的挑戰
2.1.4 網絡爬蟲：互聯網數據采集
2.1.5 Sqoop：關系型數據采集
2.1.6 Flume：日志數據采集
2.1.7 Kafka消息隊列技術
2.2 大數據存儲及管理技術
2.2.1 分布式文件系統HDFS
2.2.2 分布式列式數據庫HBase
2.2.3 NoSQL和NewSQL數據庫
2.2.4 云數據庫
2.3 大數據處理與分析
2.3.1 大數據處理架構Hadoop
2.3.2 基于內存的分布式計算框架Spark
2.3.3 流計算框架Storm
2.3.4 流計算框架Flink
2.3.5 數據倉庫Hive
2.3.6 數據倉庫Impala
2.3.7 數據倉庫Kylin
2.4 大數據可視化
2.4.1 數據可視化的基本概念
2.4.2 數據可視化分類
2.4.3 數據可視化工具
2.5 本章小結
習題2
第3章 大數據應用
3.1 教育大數據
3.1.1 概述
3.1.2 教育大數據應用案例
3.1.3 教育大數據面臨的挑戰
3.2 交通大數據
3.2.1 概述
3.2.2 交通大數據應用案例
3.2.3 交通大數據面臨的挑戰
3.3 醫療大數據
3.3.1 概述
3.3.2 醫療大數據應用案側
3.3.3 醫療大數據面臨的挑戰
3.4 金融大數據
3.4.1 概述
3.4.2 金融大數據案例
3.4.3 金融大數據面臨的挑戰
3.5 煤礦企業大數據
3.5.1 概述
3.5.2 煤礦大數據應用案例
3.5.3 煤礦企業大數據面臨的挑戰
3.6 本章小結
習題3
第4章 大數據安全與隱私保護
4.1 引 言
4.2 大數據安全
4.2.1 大數據安全的意義與需求
4.2.2 大數據安全技術
4.2.3 大數據安全體系框架
4.2.4 大數據安全相關法則
4.2.5 大數據安全面臨的挑戰
4.3 大數據隱私保護
4.3.1 大數據安全與隱私保護的異同
4.3.2 大數據帶來的隱私問題
4.3.3 大數據隱私保護的意義
4.3.4 大數據隱私保護技術
4.4 大數據安全發展的趨勢及建議
4.4.1 大數據安全發展的趨勢
4.4.2 大數據安全發展的建議
4.5 本章小結
習題4
第5章 大數據交易
5.1 交易概述
5.1.1 大數據交易發展現狀
5.1.2 大數據市場趨勢
5.1.3 大數據交易過程
5.2 l r場特征
5.2.1 大數據交易政策特征
5.2.2 大數據交易規模特征
5.2.3 大數據發展前景特征
5.3 大數據交易場所和平臺
5.3.1 共享數據平臺
5.3.2 企業自建平臺
5.3.3 數據交易中心
5.4 交易模式
5.4.1 API模式
5.4.2 數據包模式
5.5 交易驗證
5.5.1 交易數據驗證的必要性
5.5.2 數據驗證方法-
5.6 困難與挑戰
5.6.1 數據質量
5.6.2 交易定價
5.6.3 隱私保護
5.6.4 版權問題
5.7 本章小結
習題5
第6章 大數據治理
6.1 大數據治理概述
6.1.1 數據治理成熟度模型
6.1.2 大數據治理體系
6.2 數據處理
6.2.1 數據集成
6.2.2 元數據管理
6.2.3 數據標準化
6.2.4 數據清洗
6.3 數據價值挖掘
6.3.1 主數據
6.3.2 數據資產
6.4 綜合管控
6.4.1 數據生命周期管理
6.4.2 企業管理
6.5 本章小結
習題6
參考文獻
1.1 引言
1.2 大數據的內涵
1.2.1 大數據時代的驅動力
1.2.2 大數據的基本概念
1.2.3 大數據與海量數據的區別
1.2.4 大數據的價值期望
1.3 大數據的發展歷程
1.4 大數據的外延
l.4.1 大數據的作用與意義
1.4.2 大數據的機遇與挑戰
1.4.3 大數據的發展趨勢
1.5 大數據的科學意義
1.5.1 新興技術的延伸
1.5.2 新興技術的推動力
1.5.3 未來科技的重要基石
1.5.4 順應時代發展的重要學科
1.6 本章小節
習題1
第2章 大數據技術基礎
2.1 大數據采集
2.1.1 數據采集的概念
2.1.2 數據采集的數據源
2.1.3 數據采集面臨的挑戰
2.1.4 網絡爬蟲：互聯網數據采集
2.1.5 Sqoop：關系型數據采集
2.1.6 Flume：日志數據采集
2.1.7 Kafka消息隊列技術
2.2 大數據存儲及管理技術
2.2.1 分布式文件系統HDFS
2.2.2 分布式列式數據庫HBase
2.2.3 NoSQL和NewSQL數據庫
2.2.4 云數據庫
2.3 大數據處理與分析
2.3.1 大數據處理架構Hadoop
2.3.2 基于內存的分布式計算框架Spark
2.3.3 流計算框架Storm
2.3.4 流計算框架Flink
2.3.5 數據倉庫Hive
2.3.6 數據倉庫Impala
2.3.7 數據倉庫Kylin
2.4 大數據可視化
2.4.1 數據可視化的基本概念
2.4.2 數據可視化分類
2.4.3 數據可視化工具
2.5 本章小結
習題2
第3章 大數據應用
3.1 教育大數據
3.1.1 概述
3.1.2 教育大數據應用案例
3.1.3 教育大數據面臨的挑戰
3.2 交通大數據
3.2.1 概述
3.2.2 交通大數據應用案例
3.2.3 交通大數據面臨的挑戰
3.3 醫療大數據
3.3.1 概述
3.3.2 醫療大數據應用案側
3.3.3 醫療大數據面臨的挑戰
3.4 金融大數據
3.4.1 概述
3.4.2 金融大數據案例
3.4.3 金融大數據面臨的挑戰
3.5 煤礦企業大數據
3.5.1 概述
3.5.2 煤礦大數據應用案例
3.5.3 煤礦企業大數據面臨的挑戰
3.6 本章小結
習題3
第4章 大數據安全與隱私保護
4.1 引 言
4.2 大數據安全
4.2.1 大數據安全的意義與需求
4.2.2 大數據安全技術
4.2.3 大數據安全體系框架
4.2.4 大數據安全相關法則
4.2.5 大數據安全面臨的挑戰
4.3 大數據隱私保護
4.3.1 大數據安全與隱私保護的異同
4.3.2 大數據帶來的隱私問題
4.3.3 大數據隱私保護的意義
4.3.4 大數據隱私保護技術
4.4 大數據安全發展的趨勢及建議
4.4.1 大數據安全發展的趨勢
4.4.2 大數據安全發展的建議
4.5 本章小結
習題4
第5章 大數據交易
5.1 交易概述
5.1.1 大數據交易發展現狀
5.1.2 大數據市場趨勢
5.1.3 大數據交易過程
5.2 l r場特征
5.2.1 大數據交易政策特征
5.2.2 大數據交易規模特征
5.2.3 大數據發展前景特征
5.3 大數據交易場所和平臺
5.3.1 共享數據平臺
5.3.2 企業自建平臺
5.3.3 數據交易中心
5.4 交易模式
5.4.1 API模式
5.4.2 數據包模式
5.5 交易驗證
5.5.1 交易數據驗證的必要性
5.5.2 數據驗證方法-
5.6 困難與挑戰
5.6.1 數據質量
5.6.2 交易定價
5.6.3 隱私保護
5.6.4 版權問題
5.7 本章小結
習題5
第6章 大數據治理
6.1 大數據治理概述
6.1.1 數據治理成熟度模型
6.1.2 大數據治理體系
6.2 數據處理
6.2.1 數據集成
6.2.2 元數據管理
6.2.3 數據標準化
6.2.4 數據清洗
6.3 數據價值挖掘
6.3.1 主數據
6.3.2 數據資產
6.4 綜合管控
6.4.1 數據生命周期管理
6.4.2 企業管理
6.5 本章小結
習題6
參考文獻
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