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大數據入門與實驗(高等院校電腦類規劃教材)/數據科學與大數據技術專業教材叢書

  • 作者：編者:吳斌//滕一陽|責編:王小瑩|總主編:吳斌
  • 出版社：北京郵電大學
  • ISBN：9787563566037
  • 出版日期：2022/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：208
人民幣：RMB 36 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本大數據技術入門教材，先介紹了大數據技術入門知識，再重點介紹了一個大數據分析教學平台——BDAP，並列舉了大量大數據分析入門實驗教學案例，詳細展示了運用BDAP進行實驗的過程。本書主要內容包括大數據初識、大數據技術初識、大數據分析教學平台、大數據分析教學平台的實驗解析和擴展實驗案例以及如何在入門基礎上漸進實現個性化培養提升等內容。本書的目標是在講解大數據相關基礎知識的同時培養讀者運用大數據分析教學平台進行大數據分析實驗的能力。本書可作為電腦學科相關專業，特別是數據科學與大數據技術專業的基礎教材，也可以作為大數據知識普及類的學習參考書。
作者介紹
編者:吳斌//滕一陽|責編:王小瑩|總主編:吳斌
目錄
第1章  大數據的時代背景
  1.1  大數據的產生
  1.2  大數據戰略
    1.2.1  大數據戰略的內涵及意義
    1.2.2  中國大數據戰略的層次體系
  1.3  大數據的應用
    1.3.1  大數據在電子政務中的應用
    1.3.2  大數據在網路通信行業中的應用
    1.3.3  大數據在醫療行業中的應用
    1.3.4  大數據在能源行業中的應用
    1.3.5  大數據在零售行業中的應用
  1.4  大數據人才的需求
    1.4.1  大數據人才的能力要求
    1.4.2  大數據人才的分類
  1.5  數據科學與大數據技術專業
    1.5.1  數據科學與大數據技術專業的定位
    1.5.2  數據科學與大數據技術專業的培養目標
第2章  大數據初識
  2.1  大數據的定義
  2.2  大數據的特徵
  2.3  典型行業的大數據
    2.3.1  金融行業的大數據
    2.3.2  健康醫療行業的大數據
    2.3.3  電信行業的大數據
    2.3.4  電子商務行業的大數據
第3章  大數據技術初識
  3.1  數據分析流程
    3.1.1  數據分析的基本流程
    3.1.2  數據預處理
    3.1.3  數據探查
    3.1.4  數據建模與應用
    3.1.5  數據可視化
  3.2  數據分析技術
    3.2.1  經典數據挖掘
    3.2.2  機器學習簡介
    3.2.3  模型評估
  3.3  大數據技術框架與生態
    3.3.1  Hadoop
    3.3.2  Spark
    3.3.3  NoSQL
第4章  大數據分析教學平台——BDAP
  4.1  BDAP簡介
    4.1.1  大數據教學的現狀與挑戰
    4.1.2  BDAP總覽
    4.1.3  BDAP的特點與優勢
  4.2  BDAP的功能
    4.2.1  文件管理功能
    4.2.2  數據挖掘功能
    4.2.3  可視化功能
    4.2.4  深度學習探索功能

    4.2.5  在線編程功能
    4.2.6  作業管理功能
    4.2.7  視頻人物社交關係分析功能
  4.3  BDAP的使用方法
    4.3.1  註冊與登錄
    4.3.2  文件上傳/下載
    4.3.3  工作流搭建
    4.3.4  示例查看
第5章  大數據分析教學平台的實驗解析
  5.1  數據預處理實驗
    5.1.1  數據導入實驗解析
    5.1.2  數據清洗實驗解析
    5.1.3  數據生成與篩選實驗解析
    5.1.4  數據聚合與排序實驗解析
  5.2  基礎實驗
    5.2.1  分類演算法實驗解析
    5.2.2  聚類演算法實驗解析
    5.2.3  關聯規則實驗解析
第6章  大數據分析教學平台的擴展實驗案例
  6.1  BDAP的擴展演算法實驗
    6.1.1  分類及聚類實驗
    6.1.2  文本分析實驗
    6.1.3  協同過濾實驗
  6.2  複雜網路分析實驗
    6.2.1  圖基本屬性實驗
    6.2.2  社團發現實驗
    6.2.3  最小生成樹實驗
  6.3  在線編程實驗
    6.3.1  k-means演算法編程實驗
    6.3.2  手寫數字識別實驗
第7章  從初識走向熟練：個性化培養
  7.1  能力測試
  7.2  個性化培養目標及途徑
  7.3  技術漸進
    7.3.1  深度學習
    7.3.2  自然語言處理
    7.3.3  電腦視覺
    7.3.4  圖計算
  7.4  經典案例
    7.4.1  Kaggle——以手寫數字識別為例
    7.4.2  阿里雲天池——以新聞文本分類為例
    7.4.3  Biendata
第8章  科教融合展望
  8.1  BDAP的教與學
    8.1.1  結合BDAP的教學方法
    8.1.2  結合大數據特點的實驗課程體系建設
    8.1.3  教學實踐經驗總結
  8.2  BDAP的科教融合
    8.2.1  科教融合的內涵
    8.2.2  大數據專業科教融合的特徵

    8.2.3  科教融合下的課程建設思路與實施步驟
    8.2.4  實施科教融合的難點
參考文獻

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