数据科学与大数据技术导论 - 大数据系列 - 中国高校教材图书网
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书名： |
数据科学与大数据技术导论
大数据系列
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| ISBN： | 9787303234523 |
条码： | 9787303234523 |
| 作者： |
陈明
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装订： | |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥49.80
折扣价：￥44.82
折扣：0.90
节省了4.98元
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字数： |
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| 出版社： |
北京师范大学出版社 |
页数： |
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| 发行编号： | |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2018-06-01 |
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| 内容简介： |
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大数据技术是一个面向实际应用的技术。从大数据中获取有价值信息是大数据技术的精髓。本书详细介绍了数据科学与大数据技术的主要内容，全书分为15章，主要包括数据科学与大数据技术概述、数据处理与存储、数据抽取技术、数据清洗技术、数据去噪与标准化技术、大数据约简技术、数据集成技术、数据分析技术、数据挖掘技术、分析结果解释、大数据机器学习、大数据推荐技术、社会网络、大数据离线计算、大数据流式计算等。本书在内容上，注重概念、方法介绍，实例丰富、语言精练、逻辑层次清晰，可作为大学《数据科学与大数据技术》专业和相近专业的教材，也可以作为科技人员的参考书。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
目 录
第1章概述
1.1数据科学
1.2大数据的生态环境
1.3大数据的概念
1.4大数据性质
1.5大数据处理周期
1.6科学研究范式
第2章 大数据获取与存储管理技术
2.1大数据获取
2.2领域大数据的获取
2.3网站数据获取
2.4大数据存储
2.5大数据存储管理技术
2.6 NewSQL和NoSQL
2.7分布式文件系统
2.8虚拟存储技术
2.9云存储技术
第3章 大数据抽取技术
3.1数据抽取技术概述
3.2增量数据抽取技术
3.3非结构化数据抽取
3.4 Web数据抽取
第4章 大数据清洗技术
4.1数据质量与数据清洗
4.2 不完整数据的清洗
4.3异常数据清洗
4.4重复数据清洗
4.5文本清洗
4.6数据清洗技术的实现
第5章 大数据去燥与标准化
5.1基本的数据转换方法
5.2数据平滑
5.3数据规范化
5.4数据泛化
第6章 大数据约简技术
6.1数据约简概述
6.2特征约简
6.3样本约简
6.4数据立方体聚集
6.5维约简
6.6属性子集选择算法
6.7数据压缩
6.8数值约简
6.9数值离散化与概念分层
第7章 大数据集成技术
7.1数据集成技术概述
7.2数据迁移
7.3数据集成模式
7.4数据集成系统
7. 5数据集成系统的构建
7.6数据聚类集成
7.7实时数据集成
7.8企业信息集成
第8章 大数据分析
8.1大数据分析定义与方法
8.2数据分析的基本方法
8.3高级数据分析方法
第9章 大数据挖掘技术
9.1数据挖掘理论基础
9.2关联规则挖掘
9.3分类
9.4聚类方法
9.5序列模式挖掘
9.6 Web挖掘技术
9.7空间数据挖掘
9.8非结构化文本数据的挖掘
第10章 大数据分析结果解释
10.1数据分析结果解释
10.2可视化展现的基本方式
10.3 大数据中的常用可视化展现
10.4大数据可视分析
第11章大数据机器学习
11.1机器学习概述
11.2大数据机器学习的特点与算法
11.3大数据机器学习的应用
第12章大数据推荐技术
12.1推荐技术概述
12.2推荐算法与推荐模式
12.3大数据推荐系统的挑战
第13章社会网络
13.1复杂网络空间概述
13.2社会网络
13.3社会网络分析
13.4社会网络中的隐私保护
13.5社会感知计算
13.6 人类通信方式
13.7社交网站
第14章 大数据离线计算技术
14.1数据离线计算概述
14.2 MapReduce的体系结构
14.3基于Hadoop框架的分布计算
14.4 MapReduce程序设计实例分析
第15章 大数据流式计算技术
15.1流式数据的概述
15.2大数据的计算模式
15.3流式计算技术的应用
15.4中间计算
15.5流式计算的系统架构
15.6高可用技术
15.7. Storm流处理过程
参考文献
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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