大数据导论
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四川成都
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作者张丽娜
出版社电子工业出版社
ISBN9787121391552
出版时间2021-08
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定价53元
货号29415743
上书时间2023-04-24
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商品详情
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【内容】:这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流，多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，大数据已经成为IT信息产业中潜力的蓝海。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书是为高等职业院校大数据技术与应用专业“大数据导论”课程全新设计改编的，是一本具有丰富实践特色的新形态教材。针对高等职业院校学生的发展需求，本书系统、全面地介绍了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、大数据时代思维变革、大数据促进行业发展、大数据方法的驱动力、大数据存储技术、大数据处理技术、大数据分析技术、大数据在云端等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。
【目录】:项目1 大数据与大数据时代
任务1.1 进入大数据时代
【导读案例】: 准确预测地震
【任务描述】:
【知识准备】: 进入大数据时代
1.1.1 天文学——信息爆炸的起源
1.1.2 大数据的发展
1.1.3 重新认识数据
1.1.4 数据集与数据分析
【作 业】:
【实训操作】: ETI公司的背景信息
任务1.2 熟悉大数据的定义
【导读案例】: 得数据者得天下
【任务描述】:
【知识准备】: 定义大数据
1.2.1 大数据的定义
1.2.2 大数据的3V和5V特征
1.2.3 广义的大数据
1.2.4 大数据的结构类型
【作 业】:
【实训操作】: 为ETI公司确定数据特征与类型
项目2 大数据时代思维变革
任务2.1 理解思维转变之一：样本=总体
【导读案例】: 亚马逊推荐系统
【任务描述】:
【知识准备】: 分析更多数据而不再是只依赖于随机采样
2.1.1 小数据时代的随机采样
2.1.2 大数据与乔布斯的癌症治疗
2.1.3 全数据模式：样本=总体
【作 业】:
【实训操作】: 搜索与分析，体验“样本=总体”
任务2.2 理解思维转变之二：接受数据的混杂性
【导读案例】: 数据驱动≠大数据
【任务描述】:
【知识准备】: 不再热衷于追求精确度
2.2.1 允许不精确
2.2.2 大数据的简单算法与小数据的复杂算法
2.2.3 纷繁的数据越多越好
2.2.4 混杂性是标准途径
2.2.5 新的数据库设计
2.2.6 5%的数字数据与95%的非结构化数据
【作 业】:
【实训操作】: 搜索与分析，体验“接受数据的混杂性”
任务2.3 理解思维转变之三：数据的相关关系
【导读案例】: 美国百亿美元望远镜主镜安装完毕
【任务描述】:
【知识准备】: 不再热衷于寻找因果关系
2.3.1 关联物，预测的关键
2.3.2 “是什么”，而不是“为什么”
2.3.3 通过因果关系了解世界
2.3.4 通过相关关系了解世界
【作 业】:
【实训操作】: 搜索与分析，体验“数据的相关关系”
项目3 大数据促进行业发展
任务3.1 理解大数据促进医疗与健康
【导读案例】: 大数据变革公共卫生
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据促进医疗与健康
3.1.1 大数据促进循证医学发展
3.1.2 大数据带来医疗保健新突破
3.1.3 医疗信息数字化
3.1.4 超级大数据的伙伴——搜索
3.1.5 数据决策的成功崛起
【作 业】:
【实训操作】: 熟悉大数据在医疗健康领域的应用
任务3.2 理解大数据激发创造力
【导读案例】: 脸书的设计决策
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据激发创造力
3.2.1 大数据帮助改善设计
3.2.2 大数据操作回路
3.2.3 大数据资产的崛起
【作 业】:
【实训操作】: 熟悉大数据如何激发创造力
项目4 大数据方法的驱动力
任务4.1 理解采用大数据的商业动机
【导读案例】: 大数据企业的缩影——谷歌（Google）
【任务描述】:
【知识准备】: 将数据变成竞争优势
4.1.1 大数据的跨界年度
4.1.2 谷歌的大数据行动
4.1.3 亚马逊的大数据行动
4.1.4 将信息变成一种竞争优势
4.1.5 市场动态
4.1.6 业务架构
4.1.7 业务流程管理
【作 业】:
【实训操作】: 理解采用大数据的商业动机
任务4.2 理解大数据规划考虑
【导读案例】: Google搜索算法告诉你，如何将一个人变成“傻瓜”
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据的规划考虑
4.2.1 信息与通信技术
4.2.2 万物互联网
4.2.3 数据获取与数据来源
4.2.4 不同的性能挑战
4.2.5 不同的管理需求
【作 业】:
【实训操作】: ETI公司掌握大数据规划方法
任务4.3 熟悉大数据商务智能
【导读案例】: 微信支付新广告，讲了一个支付之外的故事
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据的商务智能
4.3.1 OLTP与OLAP
4.3.2 抽取、转换和加载技术
4.3.3 数据仓库与数据集市
4.3.4 传统商务智能
4.3.5 大数据商务智能
4.3.6 大数据营销
【作 业】:
【实训操作】: 学习“五力模型”，熟悉大数据商务智能
项目5 大数据存储技术
任务5.1 熟悉大数据存储概念
【导读案例】: 2018未来交通峰会召开，高德地图升级易行平台
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据存储概念
5.1.1 数据清理
5.1.2 集群
5.1.3 文件系统和分布式文件系统
5.1.4 分片与复制
5.1.5 CAP定理
5.1.6 ACID设计原则
5.1.7 BASE设计原理
【作 业】:
【实训操作】: 熟悉大数据存储的概念
任务5.2 了解大数据存储技术
【导读案例】: 基础领域突破非一日之功，是数十年的耕耘
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据存储技术
5.2.1 RDBMS数据库
5.2.2 NoSQL数据库
5.2.3 NewSQL数据库
5.2.4 内存存储设备
5.2.5 内存数据网格
5.2.6 内存数据库
【作 业】:
【实训操作】: 熟悉大数据存储技术
项目6 大数据处理技术
任务6.1 熟悉大数据处理技术
【导读案例】: Cloudera领衔大数据基础设施
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据技术架构及处理技术
6.1.1 开源技术的商业支援
6.1.2 大数据的技术架构
6.1.3 Hadoop数据处理基础
6.1.4 处理工作量
6.1.5 批处理模式
6.1.6 SCV原则
6.1.7 实时处理模式
【作 业】:
【实训操作】: 理解和熟悉大数据处理技术
项目7 大数据分析技术
任务7.1 了解大数据预测分析
【导读案例】: 葡萄酒的品质
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据预测分析的内容与技术
7.1.1 什么是预测分析
7.1.2 数据具有内在预测性
7.1.3 定量分析与定性分析
7.1.4 数据挖掘
7.1.5 统计分析
【作 业】:
【实训操作】: 大数据准备度自我评分表
任务7.2 数据的内在预测性
【导读案例】: Google AI：机器学习预测场景深度图，模拟人眼更进一步
【任务描述】:
【知识准备】: 数据的内在预测能力
7.2.1 机器学习
7.2.2 语义分析
7.2.3 视觉分析
7.2.4 情感分析
7.2.5 人工神经网络
【作 业】:
【实训操作】: 熟悉ETI企业IT团队采用的大数据分析技术
任务7.3 熟悉大数据分析的生命周期
【导读案例】: 百度大数据为新冠病毒社会影响“画像”：解读疫情发展，量化经济击，助力政府决策
导读案例
【任务描述】:
【知识准备】: 大数据分析的生命周期
7.3.1 商业案例评估
7.3.2 数据标识
7.3.3 数据获取与过滤
7.3.4 数据提取
7.3.5 数据验证与清理
7.3.6 数据聚合与表示
7.3.7 数据分析
7.3.8 数据可视化
7.3.9 分析结果的使用
【作 业】:
【实训操作】: ETI企业所经历的大数据分析生命周期
项目8 大数据在云端
任务8.1 熟悉云时代背景下的大数据
【导读案例】: 亚马逊，数据在云端
【任务描述】:
【知识准备】: 云端大数据的基础设施
8.1.1 云端大数据
8.1.2 计算虚拟化
8.1.3 存储虚拟化
8.1.4 网络虚拟化
8.1.5 数据即服务
8.1.6 云的挑战
【作 业】:
【实训操作】: 熟悉云端大数据的基础设施
任务8.2 把握大数据发展的未来
【导读案例】: 智能大数据分析成热点
【任务描述】:
【知识准备】: 数据科学和大数据人才
8.2.1 数据科学
8.2.2 数据科学家与数据工作者
8.2.3 隐私权与安全性
8.2.4 连接开放数据
8.2.5 数据市场的兴起
8.2.6 将原创数据变为增值数据
8.2.7 大数据未来展望
【作 业】:
【实训操作】: ETI企业的大数据之旅
【课程学习与实训总结】:
附录A 课程作业参考答案
附录B 课程学习能力测评
参考文献
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