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大数据技术入门
更新时间:2021-04-02 21:40:55
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从2015年开始,国内大数据市场继续保持高速的发展态势,作者在与地方政府、证券金融公司的项目合作中发现,他们对大数据技术很感兴趣,并希望从大数据技术、大数据采集、管理、分析以及可视化等方面得到指导和应用帮助。因此编写了这本大数据技术的快速入门书。本书共12章,以Hadoop和Spark框架为线索,比较全面地介绍了Hadoop技术、Spark技术、大数据存储、大数据访问、大数据采集、大数据管理、大数据分析等内容。最后还给出两个案例:环保大数据和公安大数据,供读者参考。本书适合大数据技术初学者,政府、金融机构的大数据应用决策和技术人员,IT经理,CTO,CIO等快速学习大数据技术。本书也可以作为高等院校和培训学校相关专业的培训教材。
品牌:清华大学
上架时间:2016-08-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
大数据技术入门最新章节
查看全部- 附录5 作者简介
- 附录4 auth-ssh脚本
- 附录3 Ganglia(分布式监控系统)
- 附录2 Linux Shell常见命令
- 附录1 数据量的单位级别
- 12.3 建设步骤
- 12.2 建设内容
- 12.1 总体架构设计
- 第12章 案例分析:公安大数据
- 11.3 环保大数据分析系统
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网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字 - 会员
OLAP引擎底层原理与设计实践
本书分为6篇,共14章。从OLAP核心概念出发,以Presto为例,从整体执行流程到不同SQL的执行原理,力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识(第1章和第2章)介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识,并给出了后续贯穿全书的SQL代码;第二篇核心原理(第3章和第4章)非常详细地串讲了SQL执行流程,介绍了执行计划的生成和优化;第三篇经典SQL(第5计算机19.7万字 - 会员
MySQL数据库基础实例教程
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新媒体数据分析基础教程
本书共8章,第1章介绍新媒体数据分析的基础知识;第2章介绍各种新媒体数据分析指标;第3章介绍新媒体数据的采集;第4章介绍新媒体数据处理;第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法;第6章介绍新媒体数据可视化;第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能;第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。计算机9.2万字 - 会员
数据要素五论:信息、权属、价值、安全、交易
本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发,汇聚不同学科背景的既有文献,整合现有观点,对数据要素的多维特性进行探讨,以丰富人们对数据要素的认知,凝聚共识,澄清数字时代的发展与治理迷思,为未来的相关创新提供起点。计算机14.5万字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
算法设计与分析
为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法,本书按照算法策略进行划分,每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章,内容包括:算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用计算机9.4万字 - 会员
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