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大數據應用基礎

包郵 大數據應用基礎

出版社:西南交通大學出版社出版時間:2024-08-01
開本: 26cm 頁數: 176頁
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大數據應用基礎 版權信息

  • ISBN:9787564399696
  • 條形碼:9787564399696 ; 978-7-5643-9969-6
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

大數據應用基礎 內容簡介

《大數據應用基礎》旨在為讀者揭開大數據世界的神秘面紗,提供一個全面而基礎的指南,幫助其理解大數據的概念、技術和應用。通過該書,讀者將了解到大數據的核心概念,包括數據的規模、多樣性、速度和價值;還將學習如何從海量數據中挖掘出有價值的信息,以及大數據處理的基本流程和方法。該書注重理論與實踐的結合,通過豐富的實例和案例分析,幫助讀者掌握大數據應用的實際技能。同時,我們也介紹了大數據領域的一些熱門技術和工具,為進一步深入學習和研究提供了寶貴的參考。無論是對計算機相關專業的學生,還是對大數據應用感興趣的從業者,該書都將是您不可或缺的學習伙伴,它將幫助您構建起大數據應用的知識體系,提升數據分析和處理能力,從而更好地應對日益復雜的數據挑戰。

大數據應用基礎 目錄

第1章 大數據概述
1.1 什么是數據
1.2 什么是大數據
1.3 從IT時代到大數據時代
1.4 大數據的產生與作用
1.5 大數據時代的新理念
本章小結
思考與練習

第2章 大數據與當前熱門技術
2.1 大數據與云計算
2.2 大數據與物聯網
2.3 大數據與人工智能
本章小結
思考與練習

第3章 大數據的采集與預處理
3.1 大數據的采集
3.2 數據預處理
本章小結
思考與練習

第4章 數據存儲與管理技術
4.1 人工管理階段
4.2 文件系統
4.3 關系型數據庫
4.4 分布式數據處理
4.5 分布式數據庫系統的復雜性
4.6 并行數據庫
4.7 大數據處理架構Hadoop
4.8 分布式文件系統HDFS
4.9 NoSQL數據庫
4.10 分布式數據庫HBase
4.11 云數據庫
本章小結
思考與練習

第5章 機器學習
5.1 機器學習概述
5.2 機器學習方法
5.3 數據集的劃分和模型的評估
5.4 模型的過擬合和欠擬合問題
本章小結
思考與練習

第6章 大數據挖掘
6.1 數據挖掘的流程
6.2 數據挖掘技術
本章小結
思考與練習

第7章 大數據可視化
7.1 大數據可視化基礎
7.2 大數據可視化技術
7.3 大數據可視化工具
7.4 可視化案例
本章小結
思考與練習
……
第8章 大數據隱私與安全
第9章 大數據營銷
參考文獻
展開全部

大數據應用基礎 作者簡介

李小麗,西安科技大學高新學院經濟與管理學院副院長,副教授,主要研究領域包括金融學、教學研究等,主編、參編教材《互聯網金融》《管理學》《金融學》等。 楊曉東,西安科技大學高新學院,副教授,社科院計算機研究所認證高級大數據構架工程師、工信部認證高級大數據分析師、IBM SPSS高級大數據分析師,主要研究方向:大數據分析、大數據挖掘、大數據建模及分布式大數據平臺構架設計。 董欣格,西安科技大學高新學院經濟與管理學院大數據教研室副主任,講師,研究領域為數據分析與挖掘、機器學習、Python等。

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