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大数据概论

大数据概论
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作者: 著
出版社: 科学出版社
2015-01
版次: 1
ISBN: 9787030424679
定价: 85.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 264页
字数: 414千字
正文语种: 简体中文
丛书: 教育部实用型信息技术人才培养系列教材
分类: 教材教辅考试>教材>职业培训教材>工程技术
77人买过
  • 　　《大数据概论》主要介绍大数据概论，内容包括大数据概述、科学研究第四范式、分布系统设计的CAP理论、NoSQL数据库、复杂网络、MapReduce分布编程模型、大数据存储、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术，以及数据科学与数据思维。《大数据概论》对上述内容概念性地介绍，语言精练、内容全面。
    　　《大数据概论》可作为高等院校的大数据入门教材，也可以作为学习大数据的科学技术人员的参考书。 前言
    第1章 大数据概述
    1．1 问题的提出
    1．1．1 电子数据迅速增加
    1．1．2 数据孕育巨大的经济价值
    1．1．3 数据是国家的核心资产
    1．2 大数据的产生源泉
    1．2．1 互联网世界
    1．2．2 物理世界
    1．3 大数据的概念
    1．3．1 数据容量巨大
    1．3．2 数据类型多
    1．3．3 价值密度低
    1．3．4 数据传播迅速
    1．3．5 真实性
    1．4 大数据的特性
    1．4．1 价值
    1．4．2 非结构性
    1．4．3 不完备性
    1．4．4 时效性
    1．4．5 安全性
    1．4．6 可靠性
    1．5 大数据技术概述
    1．5．1 大数据技术的主要内容
    1．5．2 大数据的处理过程
    1．5．3 大数据技术的特征
    1．5．4 大数据的关键问题与关键技术
    1．6 大数据应用趋势
    1．6．1 大数据细分市场
    1．6．2 大数据推动企业发展
    1．6．3 大数据分析的新方法出现
    1．6．4 大数据与云计算高度融合
    1．6．5 大数据一体设备陆续出现
    1．6．6 大数据安全日益重视
    1．7 大数据应用
    1．7．1 判断大数据应用成功的指标
    1．7．2 大数据技术的应用
    1．8 大数据的展望
    1．8．1 资源与投入
    1．8．2 工程技术
    1．8．3 复杂网络分析
    1．8．4 涉及众多领域
    1．8．5 构建大数据生态环境
    本章小结

    第2章 科学研究四种范式
    2．1 科学研究第一范式
    2．1．1 科学实验特点
    2．1．2 科学实验步骤
    2．1．3 科学实验分类
    2．1．4 科学实验构成
    2．1．5 科学实验程序
    2．1．6 科学研究第一范式使用原则
    2．2 科学研究第二范式
    2．2．1 科学理论的特征
    2．2．2 科学理论的结构
    2．2．3 科学理论的价值
    2．2．4 建立科学理论体系的一般方法
    2．3 科学研究第三范式
    2．3．1 概述
    2．3．2 离散模型的模拟
    2．3．3 连续系统的模拟
    2．3．4 模拟语言
    2．4 科学研究第四范式
    2．4．1 数据密集型计算
    2．4．2 格雷法则
    2．4．3 第四范式的核心内容
    本章小结

    第3章 分布系统设计的CAP理论
    3．1 分布式系统的伸缩性
    3．1．1 可伸缩性的概念
    3．1．2 影响横向扩展的主要因素
    3．2 横向扩展方案
    3．2．1 可伸缩共享数据库
    3．2．2 对等复制的横向扩展方案
    3．2．3 链接服务器和分布式查询
    3．2．4 分布式分区视图
    3．2．5 数据依赖型路由的横向扩展
    3．3 CAP理论
    3．3．1 分布系统设计的核心系统需求
    3．3．2 CAP定理
    3．4 BASE模型
    3．4．1 三个核心需求分析
    3．4．2 ACID、BASE与CAP的关系
    3．4．3 CAP与延迟
    3．4．4 CAP理论的进一步研究
    3．5 Web分布式系统设计
    3．5．1 系统核心需求
    3．5．2 系统服务
    3．5．3 冗余
    3．5．4 分区
    本章小结

    第4章 NoSQL数据库
    第5章 复杂网络
    第6章 MapReduce分布编程模型
    第7章 大数据存储
    第8章 大数据分析
    第9章 大数据挖掘
    第10章 大数据可视化
    第11章 大数据安全
    第12章 大数据机器学习
    第13章 大数据推荐技术
    第14章 数据科学与数据思维
    参考文献
  • 内容简介:
    　　《大数据概论》主要介绍大数据概论，内容包括大数据概述、科学研究第四范式、分布系统设计的CAP理论、NoSQL数据库、复杂网络、MapReduce分布编程模型、大数据存储、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术，以及数据科学与数据思维。《大数据概论》对上述内容概念性地介绍，语言精练、内容全面。
    　　《大数据概论》可作为高等院校的大数据入门教材，也可以作为学习大数据的科学技术人员的参考书。
  • 目录:
    前言
    第1章 大数据概述
    1．1 问题的提出
    1．1．1 电子数据迅速增加
    1．1．2 数据孕育巨大的经济价值
    1．1．3 数据是国家的核心资产
    1．2 大数据的产生源泉
    1．2．1 互联网世界
    1．2．2 物理世界
    1．3 大数据的概念
    1．3．1 数据容量巨大
    1．3．2 数据类型多
    1．3．3 价值密度低
    1．3．4 数据传播迅速
    1．3．5 真实性
    1．4 大数据的特性
    1．4．1 价值
    1．4．2 非结构性
    1．4．3 不完备性
    1．4．4 时效性
    1．4．5 安全性
    1．4．6 可靠性
    1．5 大数据技术概述
    1．5．1 大数据技术的主要内容
    1．5．2 大数据的处理过程
    1．5．3 大数据技术的特征
    1．5．4 大数据的关键问题与关键技术
    1．6 大数据应用趋势
    1．6．1 大数据细分市场
    1．6．2 大数据推动企业发展
    1．6．3 大数据分析的新方法出现
    1．6．4 大数据与云计算高度融合
    1．6．5 大数据一体设备陆续出现
    1．6．6 大数据安全日益重视
    1．7 大数据应用
    1．7．1 判断大数据应用成功的指标
    1．7．2 大数据技术的应用
    1．8 大数据的展望
    1．8．1 资源与投入
    1．8．2 工程技术
    1．8．3 复杂网络分析
    1．8．4 涉及众多领域
    1．8．5 构建大数据生态环境
    本章小结

    第2章 科学研究四种范式
    2．1 科学研究第一范式
    2．1．1 科学实验特点
    2．1．2 科学实验步骤
    2．1．3 科学实验分类
    2．1．4 科学实验构成
    2．1．5 科学实验程序
    2．1．6 科学研究第一范式使用原则
    2．2 科学研究第二范式
    2．2．1 科学理论的特征
    2．2．2 科学理论的结构
    2．2．3 科学理论的价值
    2．2．4 建立科学理论体系的一般方法
    2．3 科学研究第三范式
    2．3．1 概述
    2．3．2 离散模型的模拟
    2．3．3 连续系统的模拟
    2．3．4 模拟语言
    2．4 科学研究第四范式
    2．4．1 数据密集型计算
    2．4．2 格雷法则
    2．4．3 第四范式的核心内容
    本章小结

    第3章 分布系统设计的CAP理论
    3．1 分布式系统的伸缩性
    3．1．1 可伸缩性的概念
    3．1．2 影响横向扩展的主要因素
    3．2 横向扩展方案
    3．2．1 可伸缩共享数据库
    3．2．2 对等复制的横向扩展方案
    3．2．3 链接服务器和分布式查询
    3．2．4 分布式分区视图
    3．2．5 数据依赖型路由的横向扩展
    3．3 CAP理论
    3．3．1 分布系统设计的核心系统需求
    3．3．2 CAP定理
    3．4 BASE模型
    3．4．1 三个核心需求分析
    3．4．2 ACID、BASE与CAP的关系
    3．4．3 CAP与延迟
    3．4．4 CAP理论的进一步研究
    3．5 Web分布式系统设计
    3．5．1 系统核心需求
    3．5．2 系统服务
    3．5．3 冗余
    3．5．4 分区
    本章小结

    第4章 NoSQL数据库
    第5章 复杂网络
    第6章 MapReduce分布编程模型
    第7章 大数据存储
    第8章 大数据分析
    第9章 大数据挖掘
    第10章 大数据可视化
    第11章 大数据安全
    第12章 大数据机器学习
    第13章 大数据推荐技术
    第14章 数据科学与数据思维
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