大数据技术与应用系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据基础、大数据的行业应用、大数据的基础设施、大数据技术基础、Hadoop分布式架构、大数据管理、大数据分析、人工智能与机器学习、数据科学与数据科学家、开放数据的时代，以及大数据发展与展望等内容。《大数据技术与应用》为高等院校“大数据”相关课程教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员和管理人员参考或作为继续教育的教材

任友理著 / 西北工业大学出版社 / 2019-05 / 平装

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图书 > 计算机与互联网
大数据技术与应用
作者: 任友理著

出版社: 西北工业大学出版社

出版时间: 2019-05

版次: 1

ISBN: 9787561262689

定价: 65.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 248页
内容简介：

　　《大数据技术与应用》系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据基础、大数据的行业应用、大数据的基础设施、大数据技术基础、Hadoop分布式架构、大数据管理、大数据分析、人工智能与机器学习、数据科学与数据科学家、开放数据的时代，以及大数据发展与展望等内容。《大数据技术与应用》为高等院校“大数据”相关课程教材，也可供有一定实践经验的软件开发人员和管理人员参考，或作为继续教育的教材。

目录：

第1章大数据概述
1．1 大数据时代
1．2 大数据概念
1．3 大数据的影响
1．4 大数据的应用
1．5 大数据关键技术
1．6 大数据计算模式
1．7 大数据产业
1．8 大数据与云计算、物联网

第2章 Hadoop基础
2．1 Hadoop概述
2．2 Hadoop原理
2．3 Hadoop的安装与配置
2．4 Hadoop生态系统简介

第3章 HDFS基本应用
3．1 实战命令行接口
3．2 实战Java接口
3．3 数据流

第4章分布式数据库HBase
4．1 HBase简介
4．2 HBase接口
4．3 安装HBase集群
4．4 HBase Shell
4．5 HBase API
4．6 HBase综合实例

第5章 NoSQL数据库
5．1 NoSQL简介
5．2 NoSQL兴起的原因
5．3 NoSQL与关系数据库的比较
5．4 NoSQL的四大类型
5．5 NoSQL的三大基石
5．6 从NoSQL到NewSQL数据库

第6章云数据库
6．1 云数据库概述
6．2 云数据库产品
6．3 云数据库系统架构
6．4 云数据库实践

第7章 MapReduce应用开发
7．1 配置Hadoop MapReduce开发环境
7．2 编写和运行第一个MapReduce程序前的准备
7．3 MapPreduce应用案例

第8章大数据分析
8．1 数据分析的演变
8．2 大数据分析平台
8．3 大数据与数据挖掘
8．4 数据挖掘的高级分析方法
8．5 数据挖掘项目的生命周期
8．6 大数据可视化

第9章大数据在互联网领域的应用
9．1 推荐系统概述
9．2 协同过滤
9．3 协同过滤实践

第10章大数据在生物医学领域的应用
10．1 流行病预测
10．2 智慧医疗
10．3 生物信息学
10．4 案例：基于大数据的综合健康服务平台

第11章大数据的其他应用
11．1 大数据在物流领域的应用
11．2 大数据在城市管理中的应用
11．3 大数据在金融行业的应用
11．4 大数据在汽车行业的应用
11．5 大数据在零售行业的应用
11．6 大数据在餐饮行业中的应用
11．7 大数据在电信行业的应用
11．8 大数据在能源行业的应用
11．9 大数据在体育和娱乐领域的应用
11．10 大数据在安全领域的应用
11．11 大数据在政治领域中的应用
11．12 大数据在日常生活中的应用
参考文献

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