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陈明 著 / 科学出版社 / 2015-01 / 平装
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大数据概论
《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
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开播时间:09月02日 10:30