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內容簡介： 《数据科学与大数据技术导论》主要由数据科学和大数据技术两部分组成，共8章，分别为绪论，数据采集与预处理，大数据存储与管理，大数据计算框架，数据挖掘，云计算一大数据的计算，数据可视化，大数据与机器学习。 《数据科学与大数据技术导论》可以作为数据科学与大数据技术专业和人工智能专业的导论性课程教材，也可以作为面向其他专业快速了解大数据技术理论、技术和发展的参考书。 目錄： 第1章 绪论 1．1 数据的概念与分类 1．2 大数据概述 1．3 数据科学概述 1．4 数据科学与大数据技术专业 习题 本章参考文献 第2章 数据采集与预处理 2．1 数据来源及数据采集 2．2 大数据采集的流程和方法 2．3 数据预处理 习题 本章参考文献 第3章 大数据存储与管理 3．1 数据的存储介质 3．2 数据的存储模式 3．3 大数据时代的存储管理系统 3．4 数据库 3．5 分布式数据库 3．6 数据仓库 3．7 云存储 习题 本章参考文献 第4章 大数据计算框架 4．1 概述 4．2 批处理计算框架 4．3 流计算框架 4．4 交互式分析框架 4．5 其他类型的框架 习题 本章参考文献 第5章 数据挖掘 5．1 数据挖掘的定义 5．2 数据挖掘的任务 5．3 类/概念描述：特征化与区分任务 5．4 关联分析 5．5 聚类分析 5．6 分类数据挖掘 5．7 孤立点检测 5．8 数据挖掘工具 习题 本章参考文献 第6章 云计算-大数据的计算 6．1 云计算概述 6．2 云计算的分类 6．3 云计算的核心技术 6．4 云计算生态 6．5 云计算平台 6．6 典型的云应用 6．7 云计算的挑战与未来 习题 本章参考文献 第7章 数据可视化 7．1 概述 7．2 数据可视化的一般流程 7．3 数据可视化视角与图形 7．4 数据可视化工具 7．5 数据可视化应用举例 …… 第8章 大数据与机器学习

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