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大數據技術入門(微課視頻+題庫版)/大數據與人工智能技術叢書 版權信息
- ISBN：9787302595366
- 條形碼：9787302595366 ; 978-7-302-59536-6
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據技術入門(微課視頻+題庫版)/大數據與人工智能技術叢書 本書特色
本書特色 (1) 采用“理實一體化”教學方式，課堂上既有教師的講述，又有學生獨立思考、上機操作的內容。 (2) 豐富的教學案例，包含了書中的教學課件、習題答案、微課視頻等多種教學資源。 (3) 緊跟時代潮流，注重技術變化，書中包含了*新的大數據技術知識和一些開源庫的使用。建議讀者在閱讀本書時使用Python 3.7以上版本，并提前安裝好所需要的擴展庫(如requests、Scrapy、numpy、pandas、matplotlib等)以便實驗。此外，讀者在閱讀本書時還需安裝MySQL和Kettle等相關軟件。 (4) 本書編者都具有多年的教學經驗，書中重難點突出，能夠激發(fā)學生的學習熱情。 本書以理論與實踐操作相結合的方式深入地講解了大數據分析的基本知識和實現的基本技術。本書提供豐富的配套資源，包括教學大綱、教學課件、電子教案、程序源碼、習題答案、在線作業(yè)和微課視頻。本書可作為高等院校大數據、人工智能、軟件技術、云計算、計算機網絡等專業(yè)的專業(yè)課教材，也可作為大數據愛好者的參考書。
大數據技術入門(微課視頻+題庫版)/大數據與人工智能技術叢書 內容簡介
本書介紹大數據技術的基本概念和相應的技術應用。全書共10章，分別是大數據介紹、云計算基礎、大數據架構、數據采集、數據清洗、大數據存儲、大數據分析與挖掘、大數據可視化、大數據安全和大數據的行業(yè)應用。本書將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速了解大數據相關基本技術，并對書中重要的、核心的知識點加大練習比例，以達到熟練應用的目的。 本書可作為高等院校大數據、人工智能、軟件技術、云計算、計算機網絡等專業(yè)的專業(yè)課教材，也可作為大數據愛好者的參考書。
大數據技術入門(微課視頻+題庫版)/大數據與人工智能技術叢書 目錄
第1章大數據介紹
1．1大數據概述
1．1．1認識大數據
1．1．2大數據的特征
1．1．3大數據技術應用與基礎
1．2大數據的意義
1．2．1大數據的國家戰(zhàn)略意義
1．2．2大數據的企業(yè)意義
1．2．3我國大數據市場的產業(yè)發(fā)展
1．3本章小結
1．4實訓
習題1
第2章云計算基礎
2．1云計算概述
2．1．1云計算定義
2．1．2云計算的特征
2．1．3云計算的體系結構
2．2云計算的服務類型與層次
2．2．1云計算服務類型
2．2．2云計算服務層次
2．3云計算的服務模式
2．3．1公有云
2．3．2私有云
2．3．3混合云
2．4云計算關鍵技術
2．4．1虛擬化技術
2．4．2容器技術
2．4．3并行計算技術
2．4．4海量數據存儲技術
2．5云計算與大數據
2．5．1云計算與大數據的關系
2．5．2云計算與大數據的融合發(fā)展
2．6云計算的應用
2．7常見云計算平臺介紹
2．7．1云計算平臺介紹
2．7．2常見的云計算平臺
2．8本章小結
2．9實訓
習題2
第3章大數據架構
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
3．2Hadoop架構
3．2．1Hadoop介紹
3．2．2Hadoop發(fā)展史
3．2．3Hadoop核心組件
3．3HDFS概述
3．3．1HDFS的概念
3．3．2HDFS操作
3．4MapReduce概述
3．4．1MapReduce的概念
3．4．2MapReduce設計方式
3．4．3MapReduce架構
3．5本章小結
3．6實訓
習題 3
第4章數據采集
4．1數據采集概述
4．2數據采集平臺
4．2．1數據采集平臺概述
4．2．2數據采集平臺實例
4．3爬蟲數據采集基礎
4．3．1網絡爬蟲基礎知識
4．3．2網絡爬蟲框架Scrapy
4．4Python爬蟲實現
4．4．1Python簡介
4．4．2Python爬蟲實現
4．5本章小結
4．6實訓
習題4
第5章數據清洗
5．1數據清洗概述
5．2數據清洗的常用方法
5．2．1缺失值的處理方法
5．2．2噪聲數據的處理方法
5．3數據質量與數據倉庫
5．3．1數據質量的定義
5．3．2數據質量的常見問題
5．3．3數據質量與數據清洗
5．3．4數據倉庫與ETL
5．3．5主數據與元數據
5．4數據清洗環(huán)境與常用工具
5．4．1數據清洗環(huán)境
5．4．2數據清洗常用工具
5．5本章小結
5．6實訓
習題5
第6章大數據存儲
6．1大數據存儲概述
6．1．1大數據存儲的概念
6．1．2大數據存儲的類型
6．1．3大數據存儲的關鍵技術
6．2大數據存儲方式
6．2．1分布式存儲
6．2．2NoSQL數據庫
6．2．3NewSQL數據庫
6．2．4云數據庫
6．3NoSQL數據庫產品介紹
6．3．1Redis
6．3．2HBase
6．3．3MongoDB
6．3．4LevelDB
6．3．5Neo4j
6．4本章小結
6．5實訓
習題6
第7章大數據分析與挖掘
7．1大數據分析概述
7．1．1大數據分析的概念
7．1．2大數據分析的類型
7．1．3大數據分析的方法
7．2大數據挖掘
7．2．1大數據挖掘概述
7．2．2大數據挖掘應用
7．3數據挖掘算法
7．3．1KMeans算法
7．3．2樸素貝葉斯算法
7．3．3Apriori算法
7．3．4決策樹算法
7．3．5KNN算法
7．3．6支持向量機
7．3．7遺傳算法
7．3．8神經網絡算法
7．4本章小結
7．5實訓
習題 7
第8章大數據可視化
8．1大數據可視化概述
8．1．1大數據可視化的概念
8．1．2大數據可視化的流程
8．1．3大數據可視化圖表介紹
8．2大數據可視化方法
8．2．1文本可視化
8．2．2網絡可視化
8．2．3空間信息可視化
8．3大數據可視化常用工具
8．3．1Excel
8．3．2ECharts
8．3．3Tableau
8．4大數據可視化技術的應用
8．4．1大數據可視化的應用場景
8．4．2大數據可視化技術的行業(yè)應用
8．5本章小結
8．6實訓
習題8
第9章大數據安全
9．1數據安全與大數據安全
9．1．1數據安全概述
9．1．2大數據安全
9．2大數據安全的挑戰(zhàn)與關鍵技術
9．2．1大數據安全面臨的主要威脅
9．2．2大數據安全的關鍵技術
9．3大數據安全體系
9．3．1大數據安全體系概述
9．3．2大數據安全體系實施
9．4大數據安全法律
9．4．1大數據安全法律介紹
9．4．2大數據安全法律應用
9．5本章小結
9．6實訓
習題9
第10章大數據的行業(yè)應用
10．1工業(yè)大數據
10．1．1工業(yè)大數據概述
10．1．2工業(yè)大數據的特點和分類
10．1．3工業(yè)大數據的內涵
10．1．4工業(yè)大數據與行業(yè)的聯(lián)系
10．1．5工業(yè)大數據的應用
10．1．6我國工業(yè)大數據存在的問題
10．2交通大數據
10．2．1交通大數據概述
10．2．2大數據在智慧交通中的應用
10．2．3交通大數據存在的問題
10．3教育大數據
10．3．1教育大數據概述
10．3．2教育大數據的實現
10．3．3數字化校園
10．3．4教育大數據的應用實例
10．4本章小結
10．5實訓
習題10
參考文獻
展開全部
大數據技術入門(微課視頻+題庫版)/大數據與人工智能技術叢書 作者簡介
黃源 計算機系教師，大數據專業(yè)負責人，帶頭人，副教授。 主講課程： （1）XML基礎 （2）大數據基礎 （3）linux操作系統(tǒng) （4）網站搜索引擎優(yōu)化 （5）python基礎 主編教材（第一主編） （1）XML基礎與案例教程 機械工業(yè)出版社 （2）HTML5+css3網頁設計機 械工業(yè)出版社 （3）搜索引擎優(yōu)化基礎與實訓 中國水利水電出版社 （4）大數據分析 清華大學出版社
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