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大數據導論(簡體書)
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商品簡介
目次

商品簡介

本書從系統理論的角度出發,介紹大數據技術理論體系的基礎知識,力求培養讀者對於大數據理論體系的通識化和整體性的認知能力。全書內容包括什麼是大數據、大數據技術基礎、數據采集與預處理、大數據存儲與管理、大數據計算框架、數據挖掘、數據可視化、大數據與雲計算、大數據與人工智能。

全書內容共9章,深入淺出地介紹了大數據技術的框架和流程,並對大數據的技術熱點做了重點描述和展望。第1章闡述了大數據技術的基本定義,並系統介紹了大數據技術的來龍去脈,以使讀者能夠正確理解大數據的概念,為後面的學習做好準備。第2章全面介紹了大數據的主要實用信息技術,使讀者對支撐大數據發展的基礎技術有一個全面的瞭解。第3章闡述了大數據的採集和預處理技術,介紹了大數據的數據采集方法、數據來源和數據預處理。第4章深入講解了大數據的存儲與管理,重點介紹了大數據時代數據庫存儲技術的發展和變化,讓初學者瞭解大數據時代的數據存儲和管理技術。第5章講解了大數據的計算框架,介紹了常用的大數據計算平臺。第6章闡述了目前大數據技術的關鍵內容即數據挖掘,重點介紹了常用的數據挖掘算法,為讀者未來的深入學習打下基礎。第7章講解了數據可視化技術,介紹了數據可視化的相關概念和工具。第8章結合時代熱點介紹了大數據與雲計算的關係。第9章講解了人工智能的概念、發展歷史、研究方向和技術方法,展望了在大數據背景下的人工智能發展趨勢。

目次

第1章 什麼是大數據

1.1 人類信息文明的發展

1.2 大數據時代的來臨

1.3 大數據的主要特徵

1.4 大數據的社會價值

第2章 大數據技術基礎

2.1 計算機操作系統

2.2 編程語言

2.3 數據庫

2.4 算法

2.5 大數據系統

2.6 大數據數據結構

2.7 大數據應用開發流程

第3章 數據采集與預處理

3.1 大數據的來源

3.2 數據采集的方法

3.3 數據預處理

第4章 大數據存儲與管理

4.1 數據存儲概述

4.2 大數據時代的存儲管理系統

第5章 大數據計算框架

5.1 計算框架

5.2 MapReduce

5.3 Spark

第6章 數據挖掘

6.1 什麼是數據挖掘

6.2 數據挖掘的對象與價值

6.3 數據挖掘常用的技術

6.4 大數據挖掘工具

6.5 數據挖掘的典型應用

第7章 數據可視化

7.1 什麼是數據可視化

7.2 數據可視化技術分類

7.3 大數據可視化工具

7.4 大數據可視化案例

7.5 大數據可視化的未來

第8章 大數據與雲計算

8.1 什麼是雲計算

8.2 大數據與雲計算的關係

第9章 大數據與人工智能

9.1 什麼是人工智能

9.2 數據驅動的智能時代

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