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大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）

大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）
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作者: 编
出版社: 清华大学出版社
2021-09
版次: 1
ISBN: 9787302579939
定价: 49.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 167页
分类: 工程技术
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  •   《大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）》从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例和简洁的图表，将大数据的基本概念、大数据的数据结构、大数据的特征、大数据的关键技术、大数据的计算模式、大数据的采集与存储、大数据的管理、大数据的分析与处理、大数据的可视化、大数据的应用、大数据的发展与展望等进行了系统化的讲解。从基础开始，通过逐步深入的方式，对大数据的核心技术和未来发展趋势进行了详细介绍。书中每章都设有练习题，以便于巩固所学内容。 
      《大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）》注重实用性，围绕大数据这一主题，采用深入浅出、图文并茂的方式，简明扼要地阐述了大数据关键技术的基本理论及应用，尽可能希望通过理论与实际案例相结合，寻找合适的切入点，让读者对理论知识的掌握更直接、更快速。 
      《大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）》适合作为本科和职业院校计算机类专业大数据导论课程的教材，也适合对大数据感兴趣的读者和有关技术人员参考使用。 第1章 大数据概述
    1．1 大数据的概念
    1．1．1 数据与信息
    1．1．2 大数据的定义
    1．2 大数据的结构类型
    1．3 大数据的特征
    1．4 大数据的关键技术
    1．5 大数据的计算模式
    1．5．1 批处理计算
    1．5．2 流式计算
    1．5．3 迭代计算
    1．5．4 交互式计算
    1．6 大数据的应用
    1．7 大数据的发展
    1．8 大数据的意义
    练习题

    第2章 Hadoop分布式架构
    2．1 Hadoop概述
    2．1．1 简介
    2．1．2 Hadoop的由来
    2．1．3 Hadoop的优势
    2．1．4 Hadoop的特性
    2．1．5 Hadoop的应用现状
    2．2 Hadoop的架构元素
    2．3 Hadoop的集群系统
    2．4 Hadoop的开源实现
    2．5 Hadoop的信息安全
    2．6 Hadoop的应用领域
    练习题

    第3章 大数据采集与存储
    3．1 大数据采集概述
    3．2 大数据采集的数据来源
    3．3 大数据的采集方法
    3．3．1 系统日志采集方法
    3．3．2 网络大数据采集方法
    3．3．3 教育大数据采集方法
    3．4 分布式存储系统
    3．5 分布式文件系统
    3．5．1 计算机集群结构
    3．5．2 分布式文件系统的结构
    3．5．3 分布式文件系统的设计需求
    3．6 HDFS概述
    3．6．1 HDFS相关概念
    3．6．2 HDFS的特点
    3．6．3 HDFS的体系结构
    3．6．4 HDFS的工作原理
    3．6．5 HDFS的相关技术
    3．6．6 HDFS的源代码结构
    3．6．7 HDFS的接口
    3．7 云存储
    3．8 数据仓库
    练习题

    第4章 大数据管理
    4．1 数据管理概述
    4．2 数据模型的管理
    4．3 主数据的管理
    4．4 元数据的管理
    4．5 数据质量的管理
    4．6 数据安全的管理
    练习题

    第5章 大数据分析与处理
    5．1 数据分析概述
    5．1．1 数据分析的概念
    5．1．2 数据分析常用工具
    5．1．3 数据分析的技术
    ……
    第6章 大数据可视化
    第7章 大数据应用
    第8章 大数据的发展与展望
    参考文献
  • 内容简介:
      《大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）》从初学者易于理解的角度，以通俗易懂的语言、丰富的实例和简洁的图表，将大数据的基本概念、大数据的数据结构、大数据的特征、大数据的关键技术、大数据的计算模式、大数据的采集与存储、大数据的管理、大数据的分析与处理、大数据的可视化、大数据的应用、大数据的发展与展望等进行了系统化的讲解。从基础开始，通过逐步深入的方式，对大数据的核心技术和未来发展趋势进行了详细介绍。书中每章都设有练习题，以便于巩固所学内容。 
      《大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）》注重实用性，围绕大数据这一主题，采用深入浅出、图文并茂的方式，简明扼要地阐述了大数据关键技术的基本理论及应用，尽可能希望通过理论与实际案例相结合，寻找合适的切入点，让读者对理论知识的掌握更直接、更快速。 
      《大数据概论（大数据技术与人工智能应用系列）》适合作为本科和职业院校计算机类专业大数据导论课程的教材，也适合对大数据感兴趣的读者和有关技术人员参考使用。
  • 目录:
    第1章 大数据概述
    1．1 大数据的概念
    1．1．1 数据与信息
    1．1．2 大数据的定义
    1．2 大数据的结构类型
    1．3 大数据的特征
    1．4 大数据的关键技术
    1．5 大数据的计算模式
    1．5．1 批处理计算
    1．5．2 流式计算
    1．5．3 迭代计算
    1．5．4 交互式计算
    1．6 大数据的应用
    1．7 大数据的发展
    1．8 大数据的意义
    练习题

    第2章 Hadoop分布式架构
    2．1 Hadoop概述
    2．1．1 简介
    2．1．2 Hadoop的由来
    2．1．3 Hadoop的优势
    2．1．4 Hadoop的特性
    2．1．5 Hadoop的应用现状
    2．2 Hadoop的架构元素
    2．3 Hadoop的集群系统
    2．4 Hadoop的开源实现
    2．5 Hadoop的信息安全
    2．6 Hadoop的应用领域
    练习题

    第3章 大数据采集与存储
    3．1 大数据采集概述
    3．2 大数据采集的数据来源
    3．3 大数据的采集方法
    3．3．1 系统日志采集方法
    3．3．2 网络大数据采集方法
    3．3．3 教育大数据采集方法
    3．4 分布式存储系统
    3．5 分布式文件系统
    3．5．1 计算机集群结构
    3．5．2 分布式文件系统的结构
    3．5．3 分布式文件系统的设计需求
    3．6 HDFS概述
    3．6．1 HDFS相关概念
    3．6．2 HDFS的特点
    3．6．3 HDFS的体系结构
    3．6．4 HDFS的工作原理
    3．6．5 HDFS的相关技术
    3．6．6 HDFS的源代码结构
    3．6．7 HDFS的接口
    3．7 云存储
    3．8 数据仓库
    练习题

    第4章 大数据管理
    4．1 数据管理概述
    4．2 数据模型的管理
    4．3 主数据的管理
    4．4 元数据的管理
    4．5 数据质量的管理
    4．6 数据安全的管理
    练习题

    第5章 大数据分析与处理
    5．1 数据分析概述
    5．1．1 数据分析的概念
    5．1．2 数据分析常用工具
    5．1．3 数据分析的技术
    ……
    第6章 大数据可视化
    第7章 大数据应用
    第8章 大数据的发展与展望
    参考文献
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