中文精品一区二区三区四区 ,国产aⅴ精品一区二区三区久久

2020-04-28 09:49 來(lái)源：京東作者：京東

大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：關(guān)鍵技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用最佳實(shí)踐

內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：關(guān)鍵技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用最佳實(shí)踐》全面闡釋了大數(shù)據(jù)的概念、相關(guān)的技術(shù)和應(yīng)用的現(xiàn)狀，使讀者對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)鏈能有一個(gè)比較清晰的認(rèn)識(shí)。
　　全書共 11 章，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概論、數(shù)據(jù)組織存儲(chǔ)技術(shù)、NoSQL、Hadoop 和 MapReduce、數(shù)據(jù)查詢和分析高級(jí)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言 R、大數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)和決策、大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)營(yíng)銷、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例、大數(shù)據(jù)應(yīng)用主流解決方案等。
　　《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：關(guān)鍵技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用最佳實(shí)踐》在內(nèi)容的選擇上進(jìn)行了深入的思考，不論是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的初學(xué)者還是具備一定相關(guān)專業(yè)知識(shí)的讀者都能從書中得到一定的收獲或啟發(fā)，同時(shí)，《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論：關(guān)鍵技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用最佳實(shí)踐》還適合高等院校的計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的本?？粕?、研究生以及IT行業(yè)的從業(yè)人員，和所有對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的人士閱讀。

目錄:第1章大數(shù)據(jù)概論
1.1 什么是大數(shù)據(jù)
1.1.1 大數(shù)據(jù)的概念
1.1.2 大數(shù)據(jù)的特征
1.1.3 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生
1.1.4 數(shù)據(jù)的量級(jí)
1.1.5 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型
1.1.6 大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值
1.1.7 大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)
1.2 大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能
1.2.1 商業(yè)智能的概念
1.2.2 商業(yè)智能的架構(gòu)體系
1.2.3 商業(yè)智能的核心技術(shù)
1.2.4 商業(yè)智能的研究?jī)?nèi)容和發(fā)展方向
1.2.5 商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系
1.2.6 商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合應(yīng)用
1.3 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用概況
1.3.1 大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)
1.3.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用概況
1.4 大數(shù)據(jù)熱點(diǎn)問(wèn)題與發(fā)展趨勢(shì)介紹
1.4.1 大數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)問(wèn)題
1.4.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
1.5 練習(xí)
參考文獻(xiàn)

第2章數(shù)據(jù)組織存儲(chǔ)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)概述
2.1.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)
2.1.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式
2.1.3 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)存在的問(wèn)題
2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)研究現(xiàn)狀
2.2.1 傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
2.2.2 新興的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)
2.3 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)
2.3.1 數(shù)據(jù)劃分
2.3.2 數(shù)據(jù)一致性與可用性
2.3.3 負(fù)載均衡
2.3.4 容錯(cuò)機(jī)制
2.3.5 虛擬存儲(chǔ)技術(shù)
2.3.6 云存儲(chǔ)技術(shù)
2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)概念
2.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)
2.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與實(shí)施
2.4.4 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載
2.4.5 聯(lián)機(jī)分析處理
2.5 練習(xí)
參考文獻(xiàn)

第3章 NoSQL
3.1 NoSQL簡(jiǎn)介
3.1.1 什么是NoSQL
3.1.2 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
3.1.3 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的比較
3.2 NoSQL的三大基石
3.2.1 CAP
3.2.2 BASE
3.2.3 最終一致性
3.3 key-value數(shù)據(jù)庫(kù)
……

第4章 Hadoop和MapReduce
第5章數(shù)據(jù)查詢和分析的高級(jí)技術(shù)
第6章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第7章數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言R
第8章大數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)和決策
第9章大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)營(yíng)銷
第10章大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
第11章大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主流解決方案

相關(guān)商品