目錄
第1章 大數據介紹
本章學習目標
1.1 大數據概述
1.1.1 認識大數據
1.1.2 大數據的特徵
1.1.3 大數據技術的應用
1.2 大數據的發展
1.2.1 國外的大數據發展
1.2.2 我國的大數據發展
1.3 大數據開發語言Python
1.3.1 Python簡介
1.3.2 Python使用基礎
1.4 本章小結
習題1
第2章 數據採集
本章學習目標
2.1 認識數據採集
2.1.1 數據採集介紹
2.1.2 數據採集平台
2.2 網路爬蟲
2.2.1 網路爬蟲的概述
2.2.2 網路爬蟲的分類及特點
2.2.3 網路爬蟲框架
2.3 本章小結
習題2
第3章 大數據架構
本章學習目標
3.1 大數據架構概述
3.1.1 大數據架構介紹
3.1.2 大數據架構分類
3.2 Hadoop架構
3.2.1 Hadoop介紹
3.2.2 Hadoop發展史
3.2.3 Hadoop核心組件概述
3.3 Hadoop核心組件
3.3.1 HDFS
3.3.2 YARN
3.3.3 MapReduce
3.4 Hadoop生態圈
3.4.1 ZooKeeper
3.4.2 Spark
3.4.3 Flink
3.5 本章小結
習題3
第4章 大數據存儲
本章學習目標
4.1 大數據存儲概述
4.1.1 認識大數據存儲
4.1.2 大數據存儲的分類
4.1.3 NewSQL資料庫
4.2 大數據中的資料庫應用
4.2.1 MySQL
4.2.2 HBase
4.2.3 Redis
4.2.4 MongoDB
4.2.5 InfluxDB
4.2.6 OrientDB
4.3 數據倉庫
4.3.1 數據倉庫概述
4.3.2 Hive
4.3.3 數據倉庫的應用
4.4 本章小結
習題4
第5章 數據清洗
本章學習目標
5.1 數據清洗概述
5.1.1 認識數據清洗
5.1.2 數據清洗的常見方法
5.1.3 數據標準化
5.1.4 數據清洗中的常見演算法
5.2 數據質量與數據質量管理
5.2.1 數據質量
5.2.2 數據質量管理
5.3 數據清洗工具
5.3.1 Python
5.3.2 R語言
5.3.3 Kettle
5.3.4 DataCleaner
5.4 本章小結
習題5
第6章 大數據分析與挖掘
本章學習目標
6.1 大數據分析概述
6.1.1 大數據分析的概念
6.1.2 大數據分析的類型
6.1.3 大數據分析的方法
6.2 數據挖掘
6.2.1 數據挖掘概述
6.2.2 數據挖掘應用
6.3 數據挖掘演算法
6.3.1 K-Means演算法
6.3.2 決策樹演算法
6.3.3 KNN演算法
6.3.4 樸素貝葉斯演算法
6.3.5 主成分分析演算法
6.3.6 遺傳演算法
6.4 本章小結
習題6
第7章 大數據可視化
本章學習目標
7.1 大數據可視化概述
7.1.1 大數據可視化的概念
7.1.2 大數據可視化的流程
7.1.3 大數據可視化圖表介紹
7.2 大數據可視化方法
7.2.1 文本可視化
7.2.2 網路可視化
7.2.3 空間信息可視化
7.3 大數據可視化工具
7.3.1 ECharts
7.3.2 Tableau
7.3.3 D3.js
7.4 大數據可視化應用
7.4.1 大數據可視化的應用場景
7.4.2 大數據可視化的行業應用
7.5 本章小結
習題7
第8章 大數據安全
本章學習目標
8.1 大數據安全概述
8.1.1 認識大數據安全
8.1.2 大數據安全中的關鍵技術
8.2 大數據安全體系
8.2.1 大數據安全體系概述
8.2.2 大數據安全體系加固措施
8.3 本章小結
習題8
第9章 數據治理
本章學習目標
9.1 數據治理概述
9.1.1 認識數據治理
9.1.2 數據治理的研究內容
9.2 企業架構
9.2.1 認識企業架構
9.2.2 主流的企業架構
9.3 數據治理框架
9.3.1 ISO38500數據治理框架
9.3.2 DAMA數據治理框架
9.3.3 DGI數據治理框架
9.3.4 IBM數據治理框架
9.3.5 DCMM數據治理框架
9.4 本章小結
習題9
第10章 大數據的應用
本章學習目標
10.1 旅遊大數據
10.1.1 旅遊大數據的發展
10.1.2 大數據對旅遊業的影響
10.1.3 大數據在旅遊業中的應用
10.1.4 旅遊大數據面臨的問題
10.2 工業大數據
10.2.1 認識工業大數據
10.2.2 工業大數據實施的關鍵因素
10.2.3 工業大數據的應用
10.3&
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