《大数据应用基础》 - 李小丽，杨晓东，董欣格 - 西南交通大学出版社 - 香港大書城

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『簡體書』大数据应用基础

書城自編碼： 4042897
分類：簡體書→大陸圖書→教材→高职高专教材
作者：李小丽，杨晓东，董欣格
國際書號(ISBN)： 9787564399696
出版社：西南交通大学出版社
出版日期： 2024-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 42.6

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內容簡介：

《大数据应用基础》旨在为读者揭开大数据世界的神秘面纱，提供一个全面而基础的指南，帮助其理解大数据的概念、技术和应用。通过该书，读者将了解到大数据的核心概念，包括数据的规模、多样性、速度和价值；还将学习如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，以及大数据处理的基本流程和方法。该书注重理论与实践的结合，通过丰富的实例和案例分析，帮助读者掌握大数据应用的实际技能。同时，我们也介绍了大数据领域的一些热门技术和工具，为进一步深入学习和研究提供了宝贵的参考。无论是对计算机相关专业的学生，还是对大数据应用感兴趣的从业者，该书都将是您不可或缺的学习伙伴，它将帮助您构建起大数据应用的知识体系，提升数据分析和处理能力，从而更好地应对日益复杂的数据挑战。

第1章大数据概述
1.1 什么是数据
1.2 什么是大数据
1.3 从IT时代到大数据时代
1.4 大数据的产生与作用
1.5 大数据时代的新理念
本章小结
思考与练习
第2章大数据与当前热门技术
2.1 大数据与云计算
2.2 大数据与物联网
2.3 大数据与人工智能
本章小结
思考与练习
第3章大数据的采集与预处理
3.1 大数据的采集
3.2 数据预处理
本章小结
思考与练习
第4章数据存储与管理技术
4.1 人工管理阶段
4.2 文件系统
4.3 关系型数据库
4.4 分布式数据处理
4.5 分布式数据库系统的复杂性
4.6 并行数据库
4.7 大数据处理架构Hadoop
4.8 分布式文件系统HDFS
4.9 NoSQL数据库
4.10 分布式数据库HBase
4.11 云数据库
本章小结
思考与练习
第5章机器学习
5.1 机器学习概述
5.2 机器学习方法
5.3 数据集的划分和模型的评估
5.4 模型的过拟合和欠拟合问题
本章小结
思考与练习
第6章大数据挖掘
6.1 数据挖掘的流程
6.2 数据挖掘技术
本章小结
思考与练习
第7章大数据可视化
7.1 大数据可视化基础
7.2 大数据可视化技术
7.3 大数据可视化工具
7.4 可视化案例
本章小结
思考与练习
……
第8章大数据隐私与安全
第9章大数据营销
参考文献

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