大数据技术与应用
作者: 周苏17.94万字33人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (219章)
倒序
正文
001 大数据概述002 .1 什么是大数据003 .1.1 大数据的定义004 .1.2 用3V描述大数据的特征005 .1.3 广义的大数据006 .2 大数据的结构类型007 .3 大数据的发展008 .3.1 硬件性价比提高与软件技术进步009 .3.2 云计算的普及010 .3.3 大数据作为BI的进化形式011 .3.4 从交易数据分析到交互数据分析012 .4 大数据技术的意义013 .5 延伸阅读：得数据者得天下014 .6 实验与思考：了解大数据及其在线支持015 大数据的行业应用016 .1 奥巴马的竞选大数据017 .2 大都市的智能交通018 .3 互联网企业对大数据的运用019 .4 互联网竞拍公司eBay020 .4.1 超乎寻常的数据产生速度021 .4.2 eBay的数据分析基础架构022 .5 游戏分析公司Zynga023 .5.1 社交游戏经济的重要指标024 .5.2 提高病毒系数的方法025 .5.3 数据驱动游戏026 .5.4 三次点击法则027 .6 延伸阅读：大数据正在改变汽车保险028 .7 实验与思考：熟悉大数据应用029 大数据的基础设施030 .1 云端大数据031 .1.1 什么是云计算032 .1.2 云计算的服务形式033 .1.3 云计算与大数据034 .1.4 云基础设施035 .1.5 云平台036 .2 计算虚拟化037 .3 存储虚拟化（大数据存储）038 .3.1 传统存储系统时代039 .3.2 大数据时代的新挑战040 .3.3 分布式存储041 .3.4 云存储及存储虚拟化042 .3.5 大数据存储的其他需求及特点043 .4 网络虚拟化044 .4.1 网卡虚拟化045 .4.2 虚拟交换机046 .4.3 接入层的虚拟化047 .4.4 覆盖网络虚拟化048 .4.5 软件定义的网络（SDN）049 .4.6 对大数据处理的意义050 .5 云环境基础架构的安全051 .6 延伸阅读：用云数据提高农业产量并做出决策052 .7 实验与思考：了解大数据的基础设施053 大数据技术基础054 .1 技术进步与摩尔定律055 .2 大数据的技术架构056 .3 大数据的运用形式057 .4 大数据运用模式的分类058 .4.1 个别优化·批处理型059 .4.2 个别优化·实时型060 .4.3 整体优化·批处理型061 .4.4 整体优化·实时型062 .5 大数据的运用级别063 .5.1 对过去/现状的把握064 .5.2 发现模式065 .5.3 预测066 .5.4 优化067 .6 大数据运用的真正价值068 .7 相关的大数据技术069 .7.1 神经网络070 .7.2 自然语言处理071 .7.3 语义检索072 .7.4 链接挖掘073 .7.5 A/B测试074 .8 延伸阅读：高科技促使大数据互联网金融步入快车道075 .9 实验与思考：熟悉大数据的技术基础076 Hadoop分布式架构077 .1 什么是分布式系统078 .2 什么是Hadoop079 .2.1 Hadoop的由来080 .2.2 Hadoop的优势081 .2.3 Hadoop的发行版本082 .2.4 发行版本众多的原因083 .3 Hadoop架构元素084 .4 Hadoop集群系统085 .5 Hadoop开源实现086 .6 Hadoop信息安全087 .7 Hadoop考试认证与开源社区088 .8 延伸阅读：有一家大数据公司声称要做地球的操作系统089 .9 实验与思考：什么是Hadoop090 大数据管理091 .1 大数据的数据处理基础092 .2 大数据事务处理（OLTP）093 .2.1 传统OLTP系统094 .2.2 NoSQL (1)095 .2.2 NoSQL (2)096 .2.2 NoSQL (3)097 .2.3 NewSQL098 .3 大数据分析处理（OLAP）099 .3.1 OLAP与数据立方体100 .3.2 分布式大规模批量处理（MapReduce/Hadoop）101 .3.3 Hadoop HDFS分布式文件系统102 .3.4 MapReduce计算模型103 .3.5 MPP数据库104 .3.6 分析型数据库的特征105 .4 流数据管理（实时数据处理）106 .5 自行开发流数据处理技术107 .6 延伸阅读：“大数据时代预言家”提醒学校规避“数据独裁”108 .7 实验与思考：了解大数据管理技术109 大数据分析110 .1 数据分析的演变111 .1.1 数据分析的商业驱动力112 .1.2 数据分析环境的演变113 .1.3 传统分析架构114 .2 大数据分析平台115 .2.1 敏捷计算平台116 .2.2 线性扩展能力117 .2.3 全方位、遍布式、协作性用户体验118 .3 大数据与数据挖掘119 .3.1 什么是数据挖掘120 .3.2 数据挖掘解决的商业问题121 .4 数据挖掘的高级分析方法122 .4.1 分类123 .4.2 聚类分析124 .4.3 关联规则125 .4.4 回归分析126 .4.5 预测127 .4.6 序列分析128 .4.7 偏差分析129 .5 数据挖掘项目的生命周期130 .5.1 商业问题的形成131 .5.2 数据收集132 .5.3 数据清理和转换133 .5.4 模型构建134 .5.5 模型评估135 .5.6 报告和预测136 .5.7 应用集成137 .5.8 模型管理138 .6 大数据可视化139 .6.1 数据可视化的运用140 .6.2 可视化对认知的帮助141 .6.3 七个数据类型142 .6.4 七个基本任务143 .6.5 数据可视化的挑战144 .7 延伸阅读：什么是大数据分析做不了的145 .8 实验与思考：了解大数据分析技术146 人工智能与机器学习147 .1 什么是人工智能148 .1.1 人工智能的定义149 .1.2 数据的相关性150 .1.3 大数据中的因果关系151 .2 机器学习及其研究152 .2.1 什么是机器学习153 .2.2 基本结构154 .2.3 研究领域155 .3 机器学习的分类156 .3.1 基于学习策略的分类157 .3.2 基于所获取知识的表示形式的分类158 .3.3 按应用领域分类159 .3.4 按学习形式分类160 .4 延伸阅读：ZestFinance公司的金融风险评估161 .5 实验与思考：了解人工智能，熟悉机器学习162 数据科学与数据科学家163 .1 什么是数据科学164 .2 数据分析生命周期模型165 .2.1 模型概述166 .2.2 阶段1：探索发现167 .2.3 阶段2：数据准备168 .2.4 阶段3：模型规划169 .2.5 阶段4：模型建造170 .2.6 阶段5：沟通结果171 .2.7 阶段6：项目实施172 .3 数据科学家173 .3.1 大数据生态系统中的关键角色174 .3.2 数据科学家所需的技能175 .3.3 数据科学家所需的素质176 .3.4 数据科学家的学习内容177 .4 延伸阅读：基于技能的改善数据科学实践的方法178 .5 实验与思考：了解数据科学，熟悉数据科学家179 开放数据的时代180 .1 大数据时代的隐私问题181 .1.1 隐私与创新182 .1.2 社交化档案的是非183 .1.3 消费者隐私权法案184 .2 连接开放数据185 .2.1 LOD运动186 .2.2 对政府公开的影响187 .2.3 创业型公司——综合气候保险188 .3 数据市场的兴起189 .3.1 Factual190 .3.2 Windows Azure Marketplace191 .3.3 Infochimps192 .3.4 Public Data Sets On AWS193 .4 不同的商业模式194 .5 延伸阅读：美国几乎可监控网民所有的网络活动195 .6 实验与思考：了解大数据时代的安全与隐私保护196 大数据发展与展望197 .1 大数据时代的企业IT战略198 .2 拥有原创数据的优势199 .3 供应商企业的新商机：数据聚合商200 .3.1 数据聚合商的作用201 .3.2 谁能成为数据聚合商202 .4 支付服务商向数据聚合商的演化203 .4.1 VISA204 .4.2 PayPal205 .4.3 美国运通206 .5 数据整合之妙：将原创数据变为增值数据207 .6 大数据未来展望208 .6.1 大数据的存储和管理209 .6.2 传统IT系统到大数据系统的过渡210 .6.3 大数据分析211 .6.4 大数据安全212 .7 延伸阅读：智能大数据分析或成热点213 .8 课程实验总结214 .8.1 实验的基本内容215 .8.2 实验的基本评价216 .8.3 课程学习能力测评217 .8.4 大数据技术与应用实验总结218 .8.5 实验总结评价（教师）219 参考文献
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