大数据导论 书边有少量水迹

图书标准信息

• 作者 张凯
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2020-01
• 版次 1
• ISBN 9787302541905
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 290页
• 字数 368千字

【内容简介】

本书系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则等内容

【作者简介】

男，中南财经政法大学信息与安全学院，教授，长期从事计算机教学公司

【目录】

目录

第1章专业学习要求

1.1专业概述与归类

1.1.1专业概述

1.1.2专业归属与相关学科

1.2课程体系

1.2.1课程体系概述

1.2.2知识点要求

1.2.3学习方法

1.3能力要求

1.3.1基本能力要求

1.3.2创新能力要求

1.3.3工程素质要求

思考题

第2章学科概述

2.1大数据及其技术

2.1.1大数据概述

2.1.2大数据技术

2.2数据科学

2.2.1数据科学概述

2.2.2数据科学发展

2.3全球大数据发展战略

2.3.1世界各国大数据发展战略

2.3.2大数据产业与应用

思考题

第3章大数据硬件环境

3.1计算机系统

3.1.1图灵机模型与冯·诺依曼机模型

3.1.2计算机硬件组成结构

3.1.3计算机组成原理

3.2硬件计算设备

3.2.1超级计算机

3.2.2小型机与工作站

3.2.3桌上型计算机与笔记本电脑

3.2.4平板电脑与掌上电脑

3.2.5计算机化手机

3.3检测系统

3.3.1检测系统概述

3.3.2传感器

3.3.3自动化仪表

3.3.4RFID

思考题

第4章数据通信与计算机网络

4.1数据通信

4.1.1通信系统

4.1.2调制解调技术

4.1.3数据传输技术

4.1.4数字信号的接收

4.2计算机网络

4.2.1计算机网络概述

4.2.2网络硬件

4.2.3Internet概述

4.3未来网络发展

4.3.1全光网

4.3.2云计算

4.3.3网格计算

4.3.4普适计算

4.3.5物联网

4.3.6无线传感器网

4.3.7GSM全球移动通信系统与5G

4.3.8第六代移动通信6G

4.3.9量子通信

思考题

第5章程序、软件与系统

5.1程序、语言与软件

5.1.1程序

5.1.2计算机语言

5.1.3软件

5.2操作系统

5.2.1操作系统概述

5.2.2不同的操作系统

5.3软件工程

5.3.1软件工程概述

5.3.2软件开发方法

5.3.3软件开发工具

5.4知识工程与数据工程

5.4.1知识工程与数据工程概述

5.4.2知识管理与数据管理

5.4.3知件

思考题

第6章数据采集与存储

6.1数据采集与信号调理

6.1.1数据采集

6.1.2数据处理

6.1.3数据传送

6.1.4数据清洗与ETL技术

6.2数据结构与离散数学

6.2.1数据结构

6.2.2离散数学

6.3数据库与数据仓库

6.3.1数据库

6.3.2联邦数据库

6.3.3数据仓库

思考题

第7章数据统计与分析

7.1概率与统计

7.1.1概率

7.1.2统计

7.2数值分析与算法分析

7.2.1数值分析

7.2.2算法设计与分析

7.3数据挖掘与软件工具

7.3.1数据挖掘概述

7.3.2数据挖掘方法

7.3.3大数据与商业智能

7.3.4商业智能软件

思考题

第8章图形图像处理与可视化

8.1图形与图像

8.1.1计算机图形学

8.1.2数字图像处理

8.1.3科学计算可视化

8.2主要应用领域

8.2.1计算机辅助设计

8.2.2计算机视觉艺术

8.2.3多媒体技术

8.2.4虚拟现实

8.2.5计算机仿真

8.2.6医学成像

思考题

第9章人工智能

9.1人工智能概述

9.1.1人工智能的定义与学派

9.1.2人工智能历史

9.1.3人工智能系统的发展现状

9.2人工智能相关分支学科

9.2.1机器学习

9.2.2决策支持系统与专家系统

9.2.3深度学习与推荐系统

9.3人工智能应用

9.3.1智慧地球与智慧城市

9.3.2智能交通系统与工具

9.3.3智能电网

9.3.4智能楼宇与智能家居

9.4人工智能的未来

9.4.1生物信息学

9.4.2人工生命

9.4.3人脑思维下载和上载

9.4.4电子与生物造人

思考题

第10章数据安全

10.1密码体制与认证技术

10.1.1密码学

10.1.2对称密码体制

10.1.3非对称密码体制

10.1.4数字签名

10.1.5身份认证技术

10.2信息安全防范

10.2.1防火墙

10.2.2入侵检测

10.2.3访问控制

10.2.4网络安全策略、VPN与隔离

10.3数据安全

10.3.1数据安全的威胁

10.3.2数据安全的核心技术

10.3.3数据保护

10.3.4数据容灾

10.3.5数据库安全

10.3.6信息隐藏

10.4系统安全

10.4.1计算机病毒及防治

10.4.2黑客攻击与防范

10.4.3计算机犯罪

思考题

第11章大数据平台框架及工具

11.1大数据平台框架

11.1.1大数据平台总体框架

11.1.2数据整合

11.1.3数据共享与开放

11.2大数据框架与工具

11.2.1大数据软件框架Hadoop

11.2.2大数据存储

11.2.3大数据访问SQL引擎

11.2.4大数据采集与导入

11.2.5大数据框架Spark技术

思考题

参考文献