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大數據技術導論(第2版雙色印刷普通高等教育人工智慧專業系列教材)

  • 作者：編者:程顯毅//任越美|責編:湯楓//解芳
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111711834
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：203
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以面嚮應用、面向實戰為指導思想，緊扣企業技術人才培養的特點，在知識點講解和實驗中避免複雜的理論，使讀者能夠快速上手，感受大數據處理的魅力，以激發讀者的學習興趣。
    本書覆蓋了大數據生命周期的主要技術要點。全書共8章，第1章介紹了大數據的產生、特點、價值、產業、思維等，第2章介紹了大數據生態，第3?7章按照大數據的生命周期，分別介紹了大數據採集與預處理、大數據管理、數據可視化、大數據分析、大數據應用的基本原理和方法，第8章介紹了大數據安全面臨的挑戰。
    本書可作為本科、高職院校大數據技術或數據科學及相關課程的參考書或教材，也可供數據科學相關技術人員閱讀。
作者介紹
編者:程顯毅//任越美|責編:湯楓//解芳
目錄
第2版前言
第1版前言
第1章  緒論
  1.1  認識大數據
    1.1.1  大數據產生的歷史必然
    1.1.2  大數據概念和特徵
    1.1.3  大數據生命周期
    1.1.4  大數據、物聯網與雲計算之間的關係
  1.2  大數據時代帶來的變化
    1.2.1  決策方式
    1.2.2  計算方式
    1.2.3  思維方式
  1.3  大數據價值
    1.3.1  增加額外收入
    1.3.2  減少支出
    1.3.3  降低風險
    1.3.4  參照系
  1.4  大數據產業及崗位
    1.4.1  大數據產業鏈條
    1.4.2  大數據產業分析
    1.4.3  大數據崗位
  1.5  虛擬機
    1.5.1  安裝虛擬機
    1.5.2  安裝CentOS
    1.5.3  安裝虛擬機常見問題
    1.5.4  大數據實驗平台概述
  1.6  Linux操作系統
    1.6.1  Linux版本
    1.6.2  Linux 系統目錄結構
    1.6.3  文本編輯器vi
    1.6.4  文件許可權解讀
    1.6.5  Linux系統常用命令
  習題
  實驗：Linux實驗
第2章  大數據生態
  2.1  認識Hadoop
  2.2  部署Hadoop
    2.2.1  Hadoop安裝模式
    2.2.2  單節點偽分佈模式安裝
    2.2.3  多節點偽分佈模式安裝
  2.3  HDFS
    2.3.1  HDFS體系結構
    2.3.2  HDFS存儲原理
    2.3.3  HDFS實戰
  2.4  MapReduce
    2.4.1  MapReduce邏輯結構
    2.4.2  MapReduce實戰
  2.5  Zookeeper
    2.5.1  Zookeeper集群
    2.5.2  部署Zookeeper

  習題
  實驗：HDFS操作
第3章  大數據採集與預處理
  3.1  數據
    3.1.1  數據是什麼
    3.1.2  數據分類
    3.1.3  度量和維度
  3.2  數據採集
    3.2.1  數據採集概述
    3.2.2  數據採集工具
  3.3  日誌採集組件Flume
    3.3.1  Flume結構
    3.3.2  Flume部署
    3.3.3  Flume實戰
  3.4  數據清洗
    3.4.1  缺失值處理
    3.4.2  異常值處理
    3.4.3  數據清洗實戰
  3.5  數據變換
    3.5.1  規範化
    3.5.2  數據透視表
    3.5.3  列聯表
    3.5.4  聚合表
    3.5.5  特徵編碼
  習題
第4章  大數據管理
  4.1  數據管理概述
  4.2  大數據管理NoSQL
    4.2.1  NoSQL概述
    4.2.2  NoSQL分類及主要產品
  4.3  列式資料庫HBase
    4.3.1  HBase模型
    4.3.2  HBase系統架構
    4.3.3  HBase應用場景
  4.4  HBase實戰
    4.4.1  HBase部署
    4.4.2  HBase Shell基本操作
    4.4.3  HBase Shell應用案例
  習題
  實驗：HBase基本操作
第5章  數據可視化
  5.1  數據可視化概述
  5.2  常用圖形
  5.3  可視化設計\
    5.3.1  數據可視化圖形選擇建議
    5.3.2  用數據講故事
  5.4  數據可視化工具
    5.4.1  FineReport
    5.4.2  ECharts
    5.4.3  Tableau

  習題
第6章  大數據分析
  6.1  大數據分析概述
    6.1.1  數據分析概念
    6.1.2  數據分析流程
    6.1.3  數據分析師的基本技能和素養
  6.2  業務理解
    6.2.1  業務理解概述
    6.2.2  數據業務化
  6.3  數據認知
    6.3.1  描述性分析
    6.3.2  對比分析
    6.3.3  細分分析
    6.3.4  交叉分析
    6.3.5  相關分析
  6.4  分析指標設計
    6.4.1  設計指標技巧
    6.4.2  如何設計指標
  6.5  數據建模
  6.6  內存計算引擎Spark
    6.6.1  Spark概述
    6.6.2  Spark結構
    6.6.3  Spark部署
    6.6.4  Spark實戰
  6.7  數據倉庫Hive
    6.7.1  數據倉庫概述
    6.7.2  Hive設計特點
    6.7.3  Hive系統架構
    6.7.4  Hive部署
    6.7.5  Hive實戰
  習題
  實驗：Hive實驗
第7章  大數據應用
  7.1  零售業大數據
    7.1.1  市場營銷
    7.1.2  商品管理
    7.1.3  運營管理
    7.1.4  供應鏈管理
    7.1.5  商業模式
  7.2  交通大數據
    7.2.1  道路運輸安全事故預警
    7.2.2  城市道路交通信號燈智能調時
    7.2.3  繪製實時路況信息圖
    7.2.4  停車管理
  7.3  醫療大數據
    7.3.1  大數據電子病歷
    7.3.2  大數據與流行病防控
    7.3.3  基因測序—精準治癌正在成為現實
  7.4  農業大數據
    7.4.1  農業大數據構成

    7.4.2  農業大數據應用
    7.4.3  智慧畜牧業
    7.4.4  水產養殖環境監測
    7.4.5  食品溯源
  7.5  環保大數據
    7.5.1  多維度的環保數據整合
    7.5.2  環保數據服務介面
    7.5.3  環保數據可視化
  7.6  教育大數據
    7.6.1  教育大數據特點
    7.6.2  教育大數據作用
    7.6.3  大數據應用於教育行業十大案例
    7.6.4  教育大數據技術
  7.7  政府大數據
    7.7.1  政府主要部門的數據內容及數據應用開發價值
    7.7.2  政府大數據應用案例
  7.8  工業大數據
    7.8.1  工業大數據概述
    7.8.2  工業大數據架構
    7.8.3  工業大數據的價值創造
    7.8.4  工業大數據應用案例
  習題
第8章  大數據安全
  8.1  大數據安全的重要意義
  8.2  大數據面臨的挑戰
  8.3  大數據安全技術
  8.4  大數據安全保障體系
  習題
附錄
  附錄A  大數據運維「1+X」考證樣卷（初級）
  附錄B  數據分析「1+X」考證樣卷（初級）
參考文獻

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