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大数据导论技术实训(大数据应用人才培养系列教材)

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作者编者:李四明//刘鹏|责编:邓艳|总主编:刘鹏

出版社清华大学

ISBN9787302651420

出版时间2024-01

装帧平装

开本其他

定价69元

货号31936714

上书时间2024-09-04

书香美美

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
\"刘鹏,清华大学博士毕业,现任南京云创大数据科技股份有限公司总经理,兼任中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国信息协会教育分会人工智能专家委员会主任、教育部全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员、第45届世界技能大赛中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长、2019年全国大学生数据建模比赛命题人、工信部云计算研究中心专家。
李四明,副教授,系统分析师,获得国家科技进步奖三等奖,拥有多项软件著作专利。主持开发了医院HIS系统、移动临床系统、移动输液系统、移动药品实时监管系统、农民健康体检协同系统,承担过智慧城市、智慧社区的整体架构工作。\"

目录
第一篇  Linux入门
  实训1  文件的创建、访问、修改、删除
    1.1  实训目的
    1.2  实训要求
    1.3  实训原理
    1.4  实训步骤
    1.5  实训结果
  实训2  文件的创建、查看、内容修改
    2.1  实训目的
    2.2  实训要求
    2.3  实训原理
    2.4  实训步骤
    2.5  实训结果
  实训3  文本编辑常用技巧:复制、粘贴、删除
    3.1  实训目的
    3.2  实训要求
    3.3  实训原理
    3.4  实训步骤
    3.5  实训结果
第二篇  数据清洗
  实训4  从文本文件中抽取数据到数据库
    4.1  实训旧的
    4.2  实训要求
    4.3  实训原理
      4.3.1  Kettle简介
      4.3.2  从文本文件中抽取数据到数据库的方法
    4.4  实训步骤
      4.4.1  安装
      4.4.2  从文本文件中抽取数据到数据库的步骤
    4.5  实训结果
  实训5  从CSV文件中抽取数据到数据库
    5.1  实训目的
    5.2  实训要求
    5.3  实训原理
    5.4  实训步骤
    5.5  实训结果
  实训6  将Excel文件数据导入数据库
    6.1  实训目的
    6.2  实训要求
    6.3  实训原理
    6.4  实训步骤
    6.5  实训结果
  实训7  将MySQL数据迁移至MongoDB
    7.1  实训目的
    7.2  实训要求
    7.3  实训原理
    7.4  实训步骤
    7.5  实训结果
  实训8  数据库增量数据抽取
    8.1  实训目的
    8.2  实训要求
    8.3  实训原理
    8.4  实训步骤
    8.5  实训结果
  实训9  数据增删改的增量更新
    9.1  实训目的
  ……
第三篇  数据可视化
第四篇  环境大数据实战
第五篇  金融大数据实战
第六篇  商业大数据实战
附录A  大数据和人工智能实验环境

内容摘要
本书作为《大数据导论》(ISBN9787302500704)的配套实训教材,旨在帮助读者夯实基础知识,还原企
业真实业务,提升实操能力。本书从大数据开发所需要
的基础编程知识出发,首先阐述Linux开发环境中常用的命令。接着介绍数据清洗工具Kettle的基础操作以及常见的数据可视化效果,如
饼图、柱状图、折线图、平行坐标图等。最后通过数据清洗、数据可视化、数据挖掘等热门大数据技术在环境、金融、电商等行业的具体应用,给读者提供真实的大数据体验情景。
本书提供了丰富的项目实训案例,结合实际情况进行真实的行业数据研究,从而培养实用型人才的专业项目能力。本书既可作为培养应用型人才的课程教材,也
可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

主编推荐
"    本书是为配合读者学习大数据专业知识而编写的,从大数据开发所需的基础编程知识出发,阐述 Linux 开发环境中常用的命令,介绍数据清洗工具 Kettle 的基础操作以及常见的数据可视化效果,最后通过数据清洗、数据可视化、数据挖掘等热门大数据技术在环境、金融、电商等行业的具体应用,给读者提供真实的大数据体验情景。
    本书充分发挥校企合作优势,汇聚大数据行业前沿的真实项目应用,建议与高校普遍采用的《大数据导论》(ISBN 9787302500704)配套使用,可根据《大数据导论》的学习内容选择本书与之相匹配的章节,通过理论+实训的学习过程,一步步夯实学习成果。本书紧扣应用型人才培养需求,本着“有用、够用、实用”的原则,设计大量的大数据技术实训项目。 "

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