首页 > 图书中心 >图书详情

大数据技术入门(微课视频+题库版)

提供思政大纲、思政案例课件、教案、源码、在线作业平台和微课视频。咨询QQ:2301891038(仅限教师)本书以理论与实践操作相结合的方式深入地讲解了大数据分析的基本知识和实现的基本技术。本书可作为高等院校大数据、人工智能、软件技术、云计算、计算机网络等专业的专业课教材,也可作为大数据爱好者的参考书。

作者:黄源 李兵川 何浩 邓宇沁 杨瑞峰
定价:49.80
印次:1-1
ISBN:9787302595366
出版日期:2022.08.01
印刷日期:2022.06.21

本书介绍大数据技术的基本概念和相应的技术应用。全书共10章,分别是大数据介绍、云计算基础、大数据架构、数据采集、数据清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全和大数据的行业应用。本书将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速了解大数据相关基本技术,并对书中重要的、核心的知识点加大练习比例,以达到熟练应用的目的。 本书可作为高等院校大数据、人工智能、软件技术、云计算、计算机网络等专业的专业课教材,也可作为大数据爱好者的参考书。

more >

前言 大数据是现代社会高科技发展的产物,相对于传统的数据分析,大数据是海量数据的集合,它以采集、整理、存储、清洗、挖掘、分析、应用、可视化为核心,广泛地应用在社会的各个行业中。特别是在数字经济时代,数据已成为重要的生产力,对价值创造和生产力发展有广泛影响,推动人类社会迈向一个网络化连接、数据化描绘、融合化发展的数字经济新时代。 当前,发展大数据已经成为国家战略,大数据在引领经济社会发展中的新引擎作用更加明显。在大数据专业的人才培养上,高校培养的大数据人才首先应具备获取大数据的能力。例如,能根据任务要求,综合利用各种计算机技术和知识,收集、整理海量数据并加以存储,为支撑相关决策和行为做好数据准备。其次,应具备分析大数据的能力,能根据具体需求,采用有效方法和模型分析数据,并形成报告,为实际问题提供决策依据。最后,还应具备良好的团队合作精神。 本书共10章,包括大数据介绍、云计算基础、大数据架构、数据采集、数据清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全和大数据的行业应用。 本书特色 (1) 采用“理实一体化”教学方式,课堂上既有教师的讲述,又有学生独立思考、上机操作的内容。 (2) 紧跟时代潮流,注重技术变化,书中包含了最新的大数据技术知识和一些开源库的使用。建议读者在阅读本书时使用Python 3.7及以上版本,并提前安装好所需要的扩展库(如requests、Scrapy、numpy、pandas、matplotlib等)。此外,读者还需安装MySQL和Kettle等相关软件。 (3) 本书编者都具有多年的教学经验,书中重难点突出,能够激发学生的学习热情。 (4) 为便于教学,本书提供丰富的配套资源,包括教学大纲、教学课件、电子教案、习题答案、在线作业和微课视频。 资源下载提示 课件等资源: 扫描封底的“课件下载”二维码,在公众号“书圈”下载。 素材(源码)等资源: 扫描目录上方的二维码下载。 在线作业: 扫描封底的作业系统二维码,登录网站在线做题及查看答案。 视频等资源: 扫描封底的文泉云盘防盗码,再扫描书中相应章节中的二维码,可以在线学习。 教学建议 本书建议学时为60学时,具体分布如下。 章节建 议 学 时 大数据介绍4 云计算基础4 大数据架构8 数据采集6 数据清洗8 大数据存储6 大数据分析与挖掘8 大数据可视化6 大数据安全4 大数据的行业应用6 本书由黄源担任主编,李兵川、何浩、邓宇沁和杨瑞峰担任副主编。其中,黄源编写第1章、第5~10章; 李兵川编写第2章; 何浩和邓宇沁共同编写第3章; 杨瑞峰和黄源共同编写第4章。全书由黄源负责统稿工作。 在本书的编写过程中,中国电信金融行业信息化应用重庆基地总经理助理杨琛给予了大力支持,清华大学出版社的编辑做了大量工作,在此一并表示感谢。 由于编者水平有限,书中难免存在疏漏之处,衷心希望广大读者批评、指正。 编者 2022年6月于重庆

more >
扫描二维码
下载APP了解更多

同系列产品more >

Java语言程序设计(第4版)

张思民、康恺
定 价:59.80元

查看详情
机器学习——原理、算法与Python实...

姚捃、刘华春、侯向宁
定 价:59.90元

查看详情
大数据分析:Python爬虫、数据清洗...

黄源,蒋文豪,龙颖
定 价:59.80元

查看详情
大数据采集与预处理技术(HDFS+HBa...

唐世伟 田枫 盖璇 李学贵
定 价:59.90元

查看详情
深度学习预训练语言模型(案例篇)

康明
定 价:69.90元

查看详情
图书分类全部图书
more >

  • 本书特色

     (1) 采用“理实一体化”教学方式,课堂上既有教师的讲述,又有学生独立思考、上机操作的内容。

     (2) 丰富的教学案例,包含了书中的教学课件、习题答案、微课视频等多种教学资源。

     (3) 紧跟时代潮流,注重技术变化,书中包含了**的大数据技术知识和一些开源库的使用。建议读者在阅读本书时使用Python 3.7以上版本,并提前安装好所需要的扩展库(如requests、Scrapy、numpy、pandas、matplotlib等)以便实验。此外,读者在阅读本书时还需安装MySQL和Kettle等相关软件。

     (4) 本书编者都具有多年的教学经验,书中重难点突出,能够激发学生的学习热情。

more >
  • 配套资源

    目录

    第1章大数据介绍

    1.1大数据概述

    1.1.1认识大数据

    1.1.2大数据的特征

    1.1.3大数据技术应用与基础

    1.2大数据的意义

    1.2.1大数据的国家战略意义

    1.2.2大数据的企业意义

    1.2.3我国大数据市场的产业发展

    1.3本章小结

    1.4实训

    习题1

    第2章云计算基础

    2.1云计算概述

    2.1.1云计算定义

    2.1.2云计算的特征

    2.1.3云计算的体系结构

    2.2云计算的服务类型与层次

    2.2.1云计算服务类型

    2.2.2云计算服务层次

    2.3云计算的服务模式

    2.3.1公有云

    2.3.2私有云

    2.3.3混合云

    2.4云计算关键技术

    2.4.1虚拟化技术

    2.4.2容器技术

    2.4.3并行计算技术

    2.4.4海量数据存储技术

    2.5云计算与大数据

    2.5.1云计算与大数据的关系

    2.5.2云计算与大数据的融合发展

    2.6云计算的应用

    2.7常见云计算平台介绍

    2.7.1云计算平台介绍

    2.7.2常见的云计算平台

    2.8本章小结

    2.9实训

    习题2

    第3章大数据架构

    3.1大数据架构概述

    3.1.1大数据架构介绍

    3.1.2大数据架构分类

    3.2Hadoop架构

    3.2.1Hadoop介绍

    3.2.2Hadoop发展史

    3....

精彩书评more >

标题

评论

版权所有(C)2022 清华大学出版社有限公司 京ICP备10035462号 京公网安备11010802013248号

联系我们 | 网站地图 | 法律声明 | 友情链接 | 盗版举报 | 人才招聘