幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

大數據導論/新技術通識課程系列

  • 作者：編者:方建文//楊彩雲|責編:康靜
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121436116
  • 出版日期：2022/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：139
人民幣：RMB 39 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書從概念、思維、存儲和處理、分析與應用等方面系統介紹了大數據的相關知識，主要內容包括：大數據的基本概念，大數據思維，大數據採集與獲取技術，大數據批處理、流式處理和互動式處理框架，Hadoop項目結構與技術分佈，分散式並行編程MapReduce模型，Spark技術架構和基本流程，數據特徵工程及數據可視化等內容，通過大數據與人工智慧技術助力新冠疫情防控、非法集資預警、大型活動安全預警、智慧法院數據融合分析與集成應用等案例，再現場景、數據、數據分析特徵選擇及分析技術應用的過程，有助於讀者對大數據技術、分析及應用有更深刻的體會和了解。本書可作為高等院校電腦、大數據等相關專業的大數據課程導論教材，也可供相關技術人員參考。
作者介紹
編者:方建文//楊彩雲|責編:康靜
目錄
第1章  大數據概述
  1.1  數據
    1.1.1  數據的概念
    1.1.2  大數據的概念
  1.2  大數據發展的技術背景
    1.2.1  互聯網技術的發展
    1.2.2  存儲技術的發展
    1.2.3  計算能力的發展
  1.3  大數據的主要來源
    1.3.1  互聯網大數據
    1.3.2  傳統行業大數據
    1.3.3  音頻、視頻和數據
    1.3.4  移動設備的實時記錄與跟蹤
  1.4  大數據的特徵
    1.4.1  規模性
    1.4.2  多樣性
    1.4.3  高速性
    1.4.4  價值密度低
  1.5  大數據的應用
    1.5.1  大數據的應用環境
    1.5.2  大數據的應用領域
  1.6  中國的大數據產業鏈
  1.7  我國大數據的發展態勢
  1.8  大數據與數字經濟
第2章  大數據思維
  2.1  大數據的思維特點
    2.1.1  大數據的總體思維
    2.1.2  大數據的非精確思維
    2.1.3  大數據的非因果性思維
    2.1.4  以數據為中心
    2.1.5  大數據的運營思維
    2.1.6  數據的收集
    2.1.7  數據的分類
  2.2  大數據的應用思維
  2.3  大數據的價值思維
    2.3.1  識別與串聯價值
    2.3.2  描述價值
    2.3.3  時間價值
    2.3.4  組合價值
    2.3.5  預測價值
  2.4  大數據的分析思維
  2.5  大數據分析的特點
第3章  大數據採集與獲取技術
  3.1  數據源分佈
  3.2  內部數據
    3.2.1  政府內部數據
    3.2.2  各利益主體自營數據
    3.2.3  物聯網數據
    3.2.4  互聯網數據
  3.3  內部數據獲取方法

    3.3.1  內部數據的ETL技術
    3.3.2  常用ETL工具說明
  3.4  外部數據及獲取方法
    3.4.1  網路數據源的特性與價值
    3.4.2  網路爬蟲
    3.4.3  網路爬蟲應用注意事項
  3.5  深網的數據及獲取的方法
    3.5.1  深網的含義
    3.5.2  深網數據的特點
    3.5.3  深網數據的獲取方法
第4章  大數據存儲與管理技術
  4.1  數據存儲的基本概念
    4.1.1  存儲容量
    4.1.2  存儲性能
    4.1.3  存儲可靠性和可用性
    4.1.4  存儲成本
  4.2  常用的數據存儲介質
    4.2.1  機械硬碟
    4.2.2  固態硬碟
    4.2.3  可記錄光碟
    4.2.4  U盤
    4.2.5  快閃記憶體卡
    4.2.6  數據存儲介質的選擇原則
  4.3  數據存儲模式
    4.3.1  DAS
    4.3.2  NAS
    4.3.3  SAN
    4.3.4  存儲模型選擇
  4.4  大數據管理技術
    4.1.1  文件系統
    4.4.2  分散式文件系統
    4.4.3  資料庫
    4.4.4  鍵-值資料庫
    4.4.5  分散式資料庫
    4.4.6  關係型資料庫
    4.4.7  數據倉庫
    4.4.8  文檔資料庫
    4.4.9  圖形資料庫
    4.4.10  雲存儲
第5章  大數據處理技術
  5.1  大數據處理框架分類
    5.1.1  批處理框架
    5.1.2  流式處理框架
    5.1.3  互動式處理框架
  5.2  Hadoop
    5.2.1  Hadoop項目結構及技術分佈
    5.2.2  MapReduce模型
  5.3  Spark
    5.3.1  技術架構
    5.3.2  基本流程

    5.3.3  Spark程序運行流程
第6章  大數據分析技術
  6.1  大數據分析的概念
  6.2  大數據的處理流程
  6.3  大數據分析的方法
  6.4  數據特徵工程
    6.4.1  特徵構建
    6.4.2  特徵選擇
    6.4.3  特徵提取
  6.5  大數據分析的主要技術
    6.5.1  深度學習
    6.5.2  知識計算
  6.6  數據可視化
    6.6.1  數據可視化分析方法
    6.6.2  可視化分析的常用工具
    6.6.3  數據可視化的應用舉例
第7章  大數據安全
  7.1  大數據安全概述
    7.1.1  大數據安全的意義
    7.1.2  大數據安全面臨的問題
  7.2  大數據隱私保護
    7.2.1  數據保護與保密
    7.2.2  國內隱私保護相關政策法規
  7.3  典型案例
    7.3.1  稜鏡門事件
    7.3.2  維基解密
    7.3.3  Facebook數據濫用事件
    7.3.4  手機應用軟體過度採集個人信息
    7.3.5  12306數據泄露
    7.3.6  免費Wi-Fi竊取用戶信息
    7.3.7  收集個人隱私信息的「探針盒子」
第8章  大數據與雲計算、物聯網、人工智慧
  8.1  雲計算
    8.1.1  雲計算的概念
    8.1.2  雲計算的特點
    8.1.3  雲計算的分類
    8.1.4  雲計算的服務模式
    8.1.5  主流的雲計算廠商
  8.2  物聯網
    8.2.1  物聯網的概念
    8.2.2  物聯網的核心技術
    8.2.3  物聯網的特點
  8.3  人工智慧
    8.3.1  人工智慧的概念
    8.3.2  人工智慧的關鍵技術
  8.4  大數據與雲計算、物聯網和人工智慧的關係
第9章  大數據應用
  9.1  大數據與人工智慧技術在新冠疫情防控中的應用
    9.1.1  助力新型冠狀病毒疫情防控的進展
    9.1.2  助力新型冠狀病毒智能醫療診斷服務

    9.1.3  助力新型冠狀病毒疫苗研發和藥物篩選
    9.1.4  助力抗疫資源的生產組織與調度
    9.1.5  助力新型冠狀病毒疫情溯源與監測預警
  9.2  大數據用於非法集資預警
    9.2.1  挑戰
    9.2.2  實施過程/解決方案
    9.2.3  效果總結
  9.3  大數據在大型活動安全預警中的應用
    9.3.1  問題分析
    9.3.2  總體架構
    9.3.3  核心技術
    9.3.4  實際應用
  9.4  「智慧法院」數據融合分析與集成應用
    9.4.1  應用背景
    9.4.2  「智慧法院」數據融合分析及集成應用示範平台架構
    9.4.3  共性關鍵技術
    9.4.4  應用案例
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032