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2020-05-11 11:43 來源：京東作者：京東

編輯推薦:全面：對大數據涉及的各項技術如Hadoop、MapReduce、Storm、Spark等做了深入簡出的介紹。

實用：配有多個實際操作案例供讀者參考，輕松學習。

內容簡介:　　大數據技術是一個面向實際應用的技術。從大數據中獲取有價值信息是大數據技術的精髓。
　　《大數據技術概論》概括性介紹了數據科學與大數據技術的主要內容。全書分為9章，主要包括概述、大數據處理平臺、大數據獲取與存儲管理技術、大數據抽取技術、大數據清洗技術、大數據去噪與標準化、大數據約簡與集成技術、大數據分析與挖掘技術、大數據分析結果解釋與展現。
　　《大數據技術概論》在內容上，注重基本概念、基本方法介紹，實例豐富、語言精練、邏輯層次清晰，適合作為大學“數據科學與大數據技術”專業(yè)和相近專業(yè)的教材，也可以作為科技人員的參考書。

作者簡介:陳明，國內計算機科學領域資深專家，曾任大連理工大學計算機科學與工程系教授、系主任，中國石油大學(北京)計算機科學與技術系教授、系主任。中國計算機學會理事、中國人工智能學會理事、中國人工智能學會智能信息網專委會副主任。全國高校計算機基礎教育研究會常務理事、教育部IT&AT 教育工程專家組成員。

目錄:第1章概述
1．1 數據科學
1．1．1 數據科學的產生與發(fā)展
1．1．2 數據科學的相關術語
1．1．3 數據科學的主要內容
1．1．4 數據科學的研究過程與體系框架
1．1．5 數據科學、數據技術與數據工程
1．1．6 大數據問題
1．2 大數據的生態(tài)環(huán)境
1．2．1 互聯(lián)網世界
1．2．2 物理世界
1．3 大數據的概念
1．3．1 數據容量
1．3．2 數據類型
1．3．3 價值密度
1．3．4 速度
1．3．5 真實性
1．4 大數據的性質
1．4．1 非結構性
1．4．2 不完備性
1．4．3 時效性
1．4．4 安全性
1．4．5 可靠性
1．5 大數據處理周期
1．5．1 大數據處理全過程
1．5．2 大數據技術的特征
1．5．3 大數據的一些熱點技術
1．6 科學研究范式
1．6．1 科學研究范式的產生與發(fā)展
1．6．2 數據密集型科學研究第四范式
小結

第2章大數據處理平臺
2．1 Hadoop大數據處理平臺
2．1．1 離線計算概述
2．1．2 MapReduce分布編程模型
2．1．3 基于Hadoop的分布計算
2．1．4 MapReduce程序設計分析
2．1．5 Hadoop環(huán)境部署與程序運行
2．2 Storm大數據處理平臺
2．2．1 流式數據的概念與特征
2．2．2 大數據的計算模式
2．2．3 流式數據處理技術的應用
2．2．4 流式計算的系統(tǒng)架構
2．2．5 Stoxm流處理過程
2．2．6 單詞計數topology
2．3 Spark大數據處理平臺
2．3．1 交互式處理系統(tǒng)的問題
2．3．2 Scala編程語言簡介
2．3．3 Spark的主要特點
……

第3章大數據獲取與存儲管理技術
第4章大數據抽取技術
第5章大數據清洗技術
第6章大數據去躁與標準化
第7章大數據約間與集成技術
第8章大數據分析與挖掘技術
第9章大數據分析結果解釋與展現

參考文獻

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