【95成新塑封已消毒】大数据概论高腾刚、程星晶、霍雨佳、王新

笔记很少，塑封已消毒，整体很新，是旧书里面挑出很新的那种单独售卖的，不满意可以退货。

作者: 高腾刚、程星晶、霍雨佳、王新颖、王佳尧、王芮、王坚、杨云江
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302592563
出版时间: 2022-01

版次: 1
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸

作者: 高腾刚、程星晶、霍雨佳、王新颖、王佳尧、王芮、王坚、杨云江
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302592563

出版时间: 2022-01
版次: 1
装帧: 平装

开本: 16开
纸张: 胶版纸

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【塑封已消毒，书非常新】【用过的书，有少许笔记】但不影响阅读，无附件和增值服务等。

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基本信息
书名:大数据概论
定价：58.00元
作者:高腾刚、程星晶、霍雨佳、王新颖、王佳尧、王芮、王坚、杨云江
出版社：清华大学出版社
出版日期：2022-01-01
ISBN：9787302592563
字数：
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版次：
装帧：平装-胶订
开本：16开
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编辑推荐
本书兼顾本科、高职高专院校的培养计划，学生的需求及课程特点来编写，按照新课改思想进行构思，基础原理由浅入深，有助于学生理解晦涩的理论。以实际应用为目标，将抽象的理论知识融入实例操作中，让学生通过对实例的操作实践，掌握相应的知识点，总结出解决问题的好方法。为了适应不同层次学生的水平能力和特点，本书内容强调实用性和可操作性，以实例来激发学生的学习兴趣，并注重培养学生多种解决问题的能力和实际动手操作能力。
内容提要
本书理论联系实际，配以大量实例，系统地介绍了大数据有关的基础知识。全书共分10章，内容包括大数据概述，大数据、云计算与物联网，大数据架构与Hadoop，数据采集与预处理，大数据分析与大数据挖掘，数据存储与HDFS，MapReduce，数据可视化，大数据安全，大数据应用案例。本书主要作为本科和高职高专相关专业的教材，也可作为相关行业从业人员的读物，还可以作为培训教材。
目录
章大数据概述11.1大数据定义和特征11.1.1大数据定义11.1.2大数据的特征11.1.3大数据发展历程21.2大数据的影响41.3大数据发展趋势41.4大数据的关键技术81.5大数据的计算模式101.6大数据的应用领域111.7数据资源化和交易131.7.1数据资源化131.7.2大数据交易141.8大数据安全与隐私151.9本章小结16习题17第2章大数据、云计算与物联网182.1云计算182.1.1云计算概述182.1.2云计算的分类192.1.3云计算的基本特点202.1.4云计算的关键技术212.1.5云计算的应用242.2物联网262.2.1物联网概述272.2.2物联网的发展过程272.2.3物联网的特征282.2.4物联网的关键技术302.2.5物联网系统结构312.2.6物联网的应用332.3大数据、云计算与物联网三者之间的关系362.4本章小结39目录大数据概论习题39第3章大数据架构与Hadoop403.1大数据架构403.1.1大数据架构概述403.1.2数据类型413.1.3大数据架构及数据解决方案423.2Hadoop概述463.2.1Hadoop简介463.2.2Hadoop的发展历程463.2.3Hadoop的特点473.2.4Hadoop应用现状473.2.5Hadoop的版本493.3Hadoop的生态系统概述503.3.1Hadoop的生态系统503.3.2Hadoop的组成介绍513.4Hadoop的安装553.4.1安装前的准备553.4.2安装VirtualBox563.4.3安装Linux发行版Ubuntu573.4.4创建Hadoop用户613.4.5设置SSH无密码登录613.4.6安装Java环境623.4.7安装单机Hadoop623.4.8安装伪分布式Hadoop633.5本章小结66习题66第4章数据采集与预处理674.1大数据采集674.1.1大数据采集概述674.1.2大数据采集方法704.2大数据采集工具724.2.1Flume734.2.2Kafka754.2.3Sqoop774.2.4Scribe804.3大数据预处理技术814.3.1预处理意义814.3.2预处理方法824.4本章小结91习题92第5章大数据分析与大数据挖掘935.1大数据分析的基本概念935.1.1数据分析概论935.1.2数据分析的类型945.2大数据分析方法955.2.1数据分析方法概述955.2.2数据分析过程975.2.3数据处理结果分析985.3数据挖掘概述1055.3.1数据和知识1055.3.2数据挖掘的概念1065.3.3数据挖掘过程1065.3.4数据挖掘技术1075.4分类算法1085.4.1朴素贝叶斯分类1095.4.2SVM算法1145.5聚类算法1175.5.1kmeans算法1185.5.2DBSCAN算法1215.6Apriori频繁项集挖掘算法1255.6.1Apriori算法原理1265.6.2Apriori算法的基本思想1275.6.3Apriori算法流程1285.6.4Apriori算法的优缺点1285.6.5Apriori算法实例1295.7常用挖掘工具1305.7.1Mahout1305.7.2Spark MLlib1325.8本章小结135习题135第6章数据存储与HDFS1366.1大数据存储1366.1.1大数据存储概述1366.1.2分布式存储系统1376.1.3云存储1406.2数据仓库1416.2.1数据仓库概述1416.2.2数据仓库架构及构建1436.2.3数据集市1476.3HDFS简介1486.3.1HDFS概述1486.3.2HDFS的优点和缺点1496.4HDFS基本技术1506.4.1数据块1506.4.2名称节点、数据节点和第二名称节点1516.5HDFS体系结构1546.5.1HDFS体系结构概述1546.5.2HDFS命名空间1556.5.3通信协议和客户端1556.5.4HDFS 1.0体系结构的局限性1556.5.5HDFS 2.0设计1566.6HDFS存储原理1566.6.1数据的冗余存储1566.6.2如何存取数据1576.6.3如何恢复数据1586.7HDFS的文件读写操作过程1596.7.1HDFS读取数据的过程1596.7.2HDFS写入数据的过程1616.8HDFS编程实例1636.8.1使用Shell命令与HDFS进行交互1636.8.2在Web上显示HDFS1656.8.3使用Java API与HDFS进行交互1666.9本章小结170习题170第7章MapReduce1717.1MapReduce概述1717.1.1MapReduce的基本概念1717.1.2MapReduce的思想1727.1.3MapReduce的抽象方法1737.2Map和Reduce任务1737.2.1函数式编程1737.2.2mapper和reducer1747.3MapReduce执行框架和工作流程1767.3.1执行框架1767.3.2MapReduce工作流程概述1787.3.3Shuffle执行过程1797.3.4分割器和组合器1827.4MapReduce算法及应用1837.4.1概述1837.4.2本地聚合1837.4.3对和条纹1887.4.4相对频率1917.5MapReduce编程实例1937.6本章小结197习题197第8章数据可视化1998.1大数据可视化概述1998.1.1何为数据可视化1998.1.2大数据可视化方法2038.2大数据可视化软件工具2138.2.1Excel2138.2.2Tableau2148.2.3魔镜2148.2.4ECharts2158.2.5D32158.3数据可视化实例2168.3.1用Tableau制作一个图表实例2168.3.2用魔镜制作一个图表实例2228.3.3用ECharts制作一个图表实例2258.4本章小结226习题227第9章大数据安全2289.1大数据安全概述2289.1.1大数据安全的基本概念2289.1.2云安全与大数据安全2319.1.3大数据安全技术分类2319.1.4大数据安全管理体系架构2329.2大数据隐私保护2339.2.1大数据隐私保护的意义和重要作用2339.2.2大数据隐私保护面临的问题与挑战2349.2.3大数据隐私保护技术2369.3大数据在安全管理中的应用2399.3.1大数据在公共安全管理中的应用2399.3.2大数据在煤矿安全管理中的应用2419.3.3大数据在安全管理应急方面的应用2429.4数据脱敏技术2479.4.1数据交互安全与脱敏技术2479.4.2静态数据脱敏技术2479.4.3动态数据脱敏技术2489.4.4数据脱敏实例2489.5本章小结249习题2490章大数据应用案例25010.1大数据在智慧医疗中的应用25010.1.1大数据在医疗信息化行业的应用25010.1.2大数据在临床决策支持系统的功能应用25210.1.3大数据在远程医疗方面的应用25310.2大数据在金融行业中的应用25610.2.1民生银行在大数据上的应用25610.2.2大数据在阿里巴巴上的应用25810.2.3大数据时代信用卡的使用25910.2.4Kabbage 用大数据开辟新路径26010.3大数据在智慧校园中的应用26110.3.1大数据在微课方面的应用26110.3.2大数据在慕课方面的应用26210.3.3大数据在智慧教育云下的应用26410.3.4大数据在学习分析及干预中的应用26610.4大数据在智慧城市中的应用26710.4.1大数据在智慧城市中应用与管理方面的应用26710.4.2大数据在智慧城市中环境方面的应用26810.4.3大数据挖掘技术在智能交通中的应用26910.5本章小结271习题272参考文献273
作者介绍
高腾刚，副教授，武汉大学硕士，计算机技术专业毕业，主持参与项目7项，其中1项，省级2项，校级4项，发表论文10余篇，参编教材2部。程星晶，副教授，贵州大学硕士，计算机应用技术专业毕业，主持参与项目4项，其中省级3项，校级1项，发表论文8余篇，编写教材3部，具有丰富的教材编写经验。
序言
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