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| 內容簡介： |
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大数据分析计算机基础是大数据分析应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本课程的学习使学生能够掌握大数据分析领域所需要具备的操作系统使用基础知识，数据库基础知识和基于数据的分析处理技术；掌握目前大数据分析过程中所必备Python语言编程的方法。
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| 關於作者： |
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张延松，博士，副教授。于中国人民大学获得计算机应用工学博士学位，2010年进入中国人民大学应用经济学博士后流动站从事博士后研究工作，在中国人民大 学信息学院任教，并在中国人民大学中国调查与数据中心任职。主要研究方向为大数据分析技术、内存数据库、数据仓库等。在相关研究领域的国内外学术会议及期 刊发表论文20余篇，申请多项国内外发明专利，其中在数据库方向已申请10余项专利，获得4项国内发明专利、3项美国PCT发明专利授权。
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| 目錄：
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第1篇 Linux基础
第1章 Linux的概况
第1节 Linux的历史
第2节 Linux的现状
第3节 Linux的初体验
第2章 用户界面和文件管理
第1节 Linux用户界面
第2节 文件管理
第3章 编辑器及shell编程
第1节 文本编辑器
第2节 shell介绍
第3节 shell编程基础
第4章 用户权限及磁盘管理
第1节 Linux用户设置
第2节 Linux磁盘管理
第5章 系统管理及Linux基本网络配置
第1节 Linux系统管理
第2节 Linux软件安装方法
第3节 Linux基本网络命令
第2篇 Python程序设计基础
第6章 Python基础知识
第1节 Python简介
第2节 Python编程的基本概念及基本原则
第3节 Python语言的控制结构
第4节 Python语言的数据结构
第5节 Python语言的输入与输出
第7章 Python语言的模块
第1节 Python语言的模块简介
第2节 Python语言常用模块简介
第3节 Python语言的函数
第8章 Python语言的类
第1节 Python语言的类简介
第2节 类的继承
第3节 Python语言的异常
第9章 利用Python获取数据———网络爬虫介绍
第1节 Python网络爬虫的基本框架
第2节 Python语言加载网页
第3节 网页的HTML代码
第4节 Python网络爬虫定位目标数据
第5节 Python网络爬虫提取所有数据
第10章 利用Python进行数据分析
第1节 Python语言的高级数据结构
第2节 利用Python进行描述统计
第3节 利用Python进行统计建模
第4节 利用Python进行数据可视化
第3篇 数据库基础
第11章 数据库基础知识
第1节 数据库基本概念
第2节 关系数据模型
第3节 数据库系统结构
第4节 数据库系统的组成
第5节 大数据时代的数据库技术
第12章 关系数据库标准语言SQL
第1节 SQL概述
第2节 数据定义SQL
第3节 数据查询SQL
第4节 数据更新SQL
第5节 视图的定义和使用
第6节 数据处理函数
第13章 数据库实践案例
第1节 数据库导入导出实践案例
第2节 使用Integration Service导入数据
第3节 SQL查询命令执行
第4节 MySQL数据库实践案例
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| 內容試閱：
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随着信息技术的不断提高和大数据分析需求的快速增长，大数据分析处理技术成为继互联网、信息高速公路之后的又一个基础设施。大数据分析处理技术逐渐渗透到社会应用的各个领域，建立了以数据为中心的数据密集型的计算科学范式。传统的统计、人文、社会等学科正在面对大数据浪潮，需要在大数据背景下拓展传统学科的基础理论，以适应大数据生存环境并借助大数据技术开拓新的理论、应用与研究空间。本书定位于大数据分析处理背景下的计算机基础知识教育，采用实践教学为主，理论教学为辅，案例任务驱动的教学模式，培养学生掌握必备的开源操作系统Linux、开源社区广泛应用的Python语言以及数据库分析处理技术基础理论和技能，并结合典型的案例任务让学生能够理论结合实践地学习和掌握以数据为中心的数据分析处理技术，为大数据分析处理技术打下良好的计算机基础并掌握必备的数据分析处理知识与技能。
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