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大數據導論(高等學校數據科學與大數據技術專業系列教材)

  • 作者：編者:陶皖|責編:段沐含//雷鴻俊
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560657516
  • 出版日期：2020/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 35 元      售價：元
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內容大鋼
    目前，大數據已上升為國家戰略，從輔助變為引領，從熱點變為支點。因此，在各類以應用型人才培養為主的高校中，需要面向文、管、理、工等不同學科的學生普及大數據理念及其相關技術，以利於其在專業領域的實踐中應用大數據理念，實施大數據技術。
    本書從大數據概念及特點入手，以大數據應用的技術框架為主線，首先介紹了大數據採集與準備、大數據存儲與計算處理、大數據分析及大數據可視化中的基本概念與技術，然後介紹了典型的大數據應用，最後討論了大數據安全與倫理問題。
    本書結合概念、技術及應用介紹大數據的基礎知識，適合作為電腦、軟體工程、數據科學、大數據及信息管理等方向本科生的大數據導論課程的教材，也可作為文、管類本科生、研究生的大數據通識課程的教材，還可作為相關研究人員、愛好者的參考用書。
作者介紹
編者:陶皖|責編:段沐含//雷鴻俊
目錄
第1章  緒論
  1.1  什麼是大數據
    1.1.1  「大數據」的由來
    1.1.2  大數據的概念及特徵
    1.1.3  大數據的奧秘
  1.2  相關術語
    1.2.1  從數據到智慧
    1.2.2  結構化與非結構化數據
  1.3  大數據的應用、挑戰與變革
    1.3.1  大數據的應用
    1.3.2  大數據帶來的挑戰
    1.3.3  大數據帶來的變革
  1.4  大數據所涉及的技術
  1.5  物聯網、雲計算與大數據
  1.6  數據科學與大數據
    1.6.1  數據科學
    1.6.2  「數據科學與大數據技術」專業
  習題
  參考文獻
第2章  大數據採集與準備
  2.1  大數據來源與採集
    2.1.1  大數據來源
    2.1.2  大數據採集技術
  2.2  大數據採集工具
    2.2.1  網路爬蟲
    2.2.2  其他數據採集工具
  2.3  數據準備
    2.3.1  數據清洗
    2.3.2  數據集成
    2.3.3  數據變換
    2.3.4  數據規約
  習顒
  參考文獻
第3章  大數據存儲與計算處理
  3.1  大數據存儲
    3.1.1  大數據如何存儲
    3.1.2  大數據存儲問題
  3.2  HDFS文件系統
    3.2.1  相關概念
    3.2.2  HDFS的結構
    3.2.3  HDFS的存儲原理
  3.3  NoSQL資料庫
    3.3.1  NoSQL的產生
    3.3.2  NoSQL與RDBMS
    3.3.3  NoSQL的分類
    3.3.4  NoSQL 與NewSQL
  3.4  HBase資料庫
    3.4.1  HBase 簡介
    3.4.2  HBase的體系結構
    3.4.3  HBase的數據模型

  3.5  大數據處理
    3.5.1  多處理器技術
    3.5.2  並行計算
  3.6  分散式計算
    3.6.1  分散式計算簡介
    3.6.2  分散式計算的理論基礎
  3.7  MapReduce模型
    3.7.1  MapReduce 由來
    3.7.2  MapReduce編程模型
    3.7.3  YARN/MapReduce2
    3.7.4  MapReduce性能調優
  3.8  Spark通用計算框架
    3.8.1  Spark簡介
    3.8.2  Spark生態系統
    3.8.3  Spark 框架及計算
    3.8.4  Spark的部署模式
  習題
  參考文獻
第4章  大數據分析
  4.1  大數據分析概述
    4.1.1  數據分析的原則
    4.1.2  大數據分析的特點
    4.1.3  大數據分析路線及流程
    4.1.4  大數據分析的技術
    4.1.5  大數據分析的難點
  4.2  大數據分析模型
    4.2.1  大數據分析模型建立方法
    4.2.2  分類分析模型
    4.2.3  關聯分析模型
    4.2.4  聚類分析模型
  4.3  大數據分析演算法
    4.3.1  大數據演算法概述
    4.3.2  決策樹演算法簡介
    4.3.3  Apriori演算法簡介
    4.3.4  K-Means演算法簡介
  4.4  大數據分析的應用
    4.4.1  文本分析
    4.4.2  情感分析
    4.4.3  推薦系統
  4.5  大數據分析常用工具
  習題
  參考文獻
第5章  大數據可視化
  5.1  大數據可視化技術概述
    5.1.1  數據可視化簡史
    5.1.2  數據可視化的功能
    5.1.3  大數據可視化簡介
  5.2  大數據可視化技術基礎
    5.2.1  數據可視化流程
    5.2.2  數據可視化編碼

    5.2.3  數據可視化設計
  5.3  大數據可視化應用
    5.3.1  文本可視化
    5.3.2  日誌數據可視化
    5.3.3  社交網路可視化
    5.3.4  地理信息可視化
    5.3.5  數據可視化交互
  5.4  大數據可視化軟體和工具
    5.4.1  大數據可視化軟體分類
    5.4.2  科學可視化軟體和工具
    5.4.3  信息可視化軟體和工具
    5.4.4  可視化分析軟體和工具
  5.5  Python數據可視化示例
    5.5.1  繪製餅圖
    5.5.2  繪製箱線圖
    5.5.3  繪製風桿
    5.5.4  使用散點圖分析數據
  習題
  參考文獻
第6章  大數據應用
  6.1  互聯網行業大數據
  6.2  教育大數據
  6.3  農業大數據
  6.4  旅遊大數據
  習題
  參考文獻
第7章  大數據安全與倫理
  7.1  大數據安全
    7.1.1  大數據安全挑戰
    7.1.2  大數據安全問題及對策
    7.1.3  大數據安全技術
  7.2  大數據倫理
    7.2.1  什麼是倫理
    7.2.2  大數據倫理問題
    7.2.3  農業大數據技術的倫理問題
  習題
  參考文獻
附錄A  Hadoop安裝配置
附錄B  Python語言簡介

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