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商品簡介
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本書主要講解數據分析與大數據處理所需的技術、基礎設施、核心概念、實施流程。從編程語言準備、數據采集與清洗、數據分析與可視化，到大型數據的分布式存儲與分布式計算，貫穿了整個大數據項目開發流程。本書輕理論、重實踐，目的是讓讀者快速上手。
第1篇首先介紹了Python的基本語法、面向對象開發、模塊化設計等，掌握Python的編程方式。第2篇介紹了網絡數據采集、數據清洗、數據存儲等技術。第3篇介紹了Python常用的數據分析工具，擴展了更多的數據清洗、插值方法，為最終的數據可視化奠定基礎。第4篇是大數據分析的重點。首先介紹了Hadoop的框架原理、調度原理，MapReduce原理與編程模型、環境搭建，接著介紹了Spark框架原理、環境搭建方式，以及如何與Hive等第三方工具進行交互，還介紹了最新的結構化流式處理技術。第5篇通過三個項目實例，綜合介紹了如何分析網頁、如何搭建分布式爬蟲、如何應對常見的反爬蟲、如何設計數據模型、如何設計架構模型、如何在實踐中綜合運用前四篇涉及的技術。
本書既適合非計算機專業的編程“小白”，適合剛畢業或即將畢業走向工作崗位的廣大畢業生，以及已經有編程經驗，但想轉行做大數據分析的專業人士。同時，還可以作為廣大職業院校、電腦培訓班的教學參考用書。
第1篇首先介紹了Python的基本語法、面向對象開發、模塊化設計等，掌握Python的編程方式。第2篇介紹了網絡數據采集、數據清洗、數據存儲等技術。第3篇介紹了Python常用的數據分析工具，擴展了更多的數據清洗、插值方法，為最終的數據可視化奠定基礎。第4篇是大數據分析的重點。首先介紹了Hadoop的框架原理、調度原理，MapReduce原理與編程模型、環境搭建，接著介紹了Spark框架原理、環境搭建方式，以及如何與Hive等第三方工具進行交互，還介紹了最新的結構化流式處理技術。第5篇通過三個項目實例，綜合介紹了如何分析網頁、如何搭建分布式爬蟲、如何應對常見的反爬蟲、如何設計數據模型、如何設計架構模型、如何在實踐中綜合運用前四篇涉及的技術。
本書既適合非計算機專業的編程“小白”，適合剛畢業或即將畢業走向工作崗位的廣大畢業生，以及已經有編程經驗，但想轉行做大數據分析的專業人士。同時，還可以作為廣大職業院校、電腦培訓班的教學參考用書。
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