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大數據科學技術研究 版權信息
- ISBN：9787522912875
- 條形碼：9787522912875 ; 978-7-5229-1287-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據科學技術研究 內容簡介
《大數據科學技術研究》將通過大數據技術基礎、大數據應用場景、大數據建模分析和預測等三個方面，深入淺出的結合相關理論基礎和技術的應用，給出大數據技術應用案例，內容通俗易懂，便于讀者學習。同時，根據當前數字時代需求，首先梳理分析計算機基礎、計算機網絡基礎、大數據發展概論、大數據分析工具、python程序設計基礎在大數據科學中的作用和應用，為讀者打下堅實的理論基礎，然后結合大數據應用案例，以及如何使用大數據科學技術，系統而生動地講解了大數據科學技術的應用實踐，將成為從事大數據科學技術從業人員參考書籍之一，適合作為網絡空間安全、信息安全、計算機科學與技術、公安技術等相關學科專業本科高年級和研究生的教材，也可供高校教師，相關科研、技術和管理人員，以及公檢法司律等領域工作者參考和使用。
大數據科學技術研究 目錄
**部分 基礎篇/1
第1章 計算機基礎概述/2
11計算機的發展簡史/2
12 計算機分類/3
13 計算機技術發展趨勢/6
14 云計算技術/10
第2章 大數據概述/12
21 大數據的定義/12
22 大數據的歷史/12
23 大數據的類型/13
24 大數據的特點/14
25 大數據處理的優勢/15
26 大數據的重要性/15
27 商業智能與大數據的對比/16
28 大數據和數據倉庫/16
29 大數據分析的分類/17
210 大數據環境中的關聯技術/19
211 大數據分析面臨的挑戰/22
第3章 大數據科學技術/24
31 大數據科學技術概述/24
32 大數據采集與存儲技術/25
33 大數據處理技術27
34 大數據分析與應用技術/29
35 典型行業數據類型分析/31
36 大數據安全與隱私保護技術/32
37 大數據科學技術的未來發展/33
第4章 大數據Hadoop生態體系/35
41 HADOOP安裝配置過程 /35
42 HDFS/36
43 MapReduce/38
44 Hive/42
45 Spark /45
46 Spark SQL/48
第二部分 Python程序設計/51
第5章 開發工具介紹與安裝/52
51 Python/52
52 Anaconda/53
53 Jupyter notebook/60
第6章 Python基本數據類型/63
61 Python算術運行/63
62 基本數據類型/65
第7章 數據結構/69
71 變量/69
72 列表/71
73 元組和字符串/75
74 字典和集合/78
75 數字數組/80
76 Pandas DataFrames/89
77 讀寫數據/98
78 Python編程結構/102
第8章 Python的數據分析/106
81 Python數據分析簡介/106
82 探索性分析/106
第9章 基于Python預測建模/118
91 線性回歸/118
92 邏輯回歸/132
第三部分 基于Python的大數據實戰案例/139
第10章 Python爬蟲技術/140
101 Beautiful Soup/141
102 Scrapy/141
103 Selenium/142
104 Requests/143
105 Urllib3/143
106 LXML/144
107 Mechanical Soup/144
108 Python Web抓取工具之間的比較/145
109 基于Python的網絡爬蟲設計/146
第11章 基于Python爬蟲的旅游評論分析/150
111 jieba分詞 /151
112 自然語言處理工具NLTK/155
113 情感傾向分析方法概念及其模型/159
114 基于Python的情感傾向分析方法設計與實現/161
115 情感傾向分析方法的函數實現/164
116 情感傾向分析方法性能研究/167
117 小結/168
第12章 Python中的情感分析/169
121 情感分析的應用/169
122 數據收集/169
123 程序設計與實現170
124 小結/179
第13章 基于LSTM的電影評論分類研究/180
131 LSTM簡介/180
132 IMDB電影評論數據集/181
133 LSTM網絡搭建/183
134 LSTM電影評論分類/185
第14章 大數據時代網絡安全/189
141 網絡安全威脅/189
142 安全防御/193
143 網絡安全威脅和趨勢/196
144 移動網絡攻擊威脅/197
參考文獻/201
第1章 計算機基礎概述/2
11計算機的發展簡史/2
12 計算機分類/3
13 計算機技術發展趨勢/6
14 云計算技術/10
第2章 大數據概述/12
21 大數據的定義/12
22 大數據的歷史/12
23 大數據的類型/13
24 大數據的特點/14
25 大數據處理的優勢/15
26 大數據的重要性/15
27 商業智能與大數據的對比/16
28 大數據和數據倉庫/16
29 大數據分析的分類/17
210 大數據環境中的關聯技術/19
211 大數據分析面臨的挑戰/22
第3章 大數據科學技術/24
31 大數據科學技術概述/24
32 大數據采集與存儲技術/25
33 大數據處理技術27
34 大數據分析與應用技術/29
35 典型行業數據類型分析/31
36 大數據安全與隱私保護技術/32
37 大數據科學技術的未來發展/33
第4章 大數據Hadoop生態體系/35
41 HADOOP安裝配置過程 /35
42 HDFS/36
43 MapReduce/38
44 Hive/42
45 Spark /45
46 Spark SQL/48
第二部分 Python程序設計/51
第5章 開發工具介紹與安裝/52
51 Python/52
52 Anaconda/53
53 Jupyter notebook/60
第6章 Python基本數據類型/63
61 Python算術運行/63
62 基本數據類型/65
第7章 數據結構/69
71 變量/69
72 列表/71
73 元組和字符串/75
74 字典和集合/78
75 數字數組/80
76 Pandas DataFrames/89
77 讀寫數據/98
78 Python編程結構/102
第8章 Python的數據分析/106
81 Python數據分析簡介/106
82 探索性分析/106
第9章 基于Python預測建模/118
91 線性回歸/118
92 邏輯回歸/132
第三部分 基于Python的大數據實戰案例/139
第10章 Python爬蟲技術/140
101 Beautiful Soup/141
102 Scrapy/141
103 Selenium/142
104 Requests/143
105 Urllib3/143
106 LXML/144
107 Mechanical Soup/144
108 Python Web抓取工具之間的比較/145
109 基于Python的網絡爬蟲設計/146
第11章 基于Python爬蟲的旅游評論分析/150
111 jieba分詞 /151
112 自然語言處理工具NLTK/155
113 情感傾向分析方法概念及其模型/159
114 基于Python的情感傾向分析方法設計與實現/161
115 情感傾向分析方法的函數實現/164
116 情感傾向分析方法性能研究/167
117 小結/168
第12章 Python中的情感分析/169
121 情感分析的應用/169
122 數據收集/169
123 程序設計與實現170
124 小結/179
第13章 基于LSTM的電影評論分類研究/180
131 LSTM簡介/180
132 IMDB電影評論數據集/181
133 LSTM網絡搭建/183
134 LSTM電影評論分類/185
第14章 大數據時代網絡安全/189
141 網絡安全威脅/189
142 安全防御/193
143 網絡安全威脅和趨勢/196
144 移動網絡攻擊威脅/197
參考文獻/201
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大數據科學技術研究 作者簡介
羅勇，男，博士，中國傳媒大學，通信與信息系統專業；湖北警官學院信息技術系計算機科學與技術教研室主任，電子取證及可信應用湖北省協同創新中心研究員、法庭科學湖北省重點實驗室成員、湖北省公安技術優勢特色學科（群）成員。一直從事計算機科學技術與應用專業相關方向的教學與研究，出版專著一部，參編教材數部，公開發表學術論文數十篇。
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