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大數據導論(第2版)

包郵 大數據導論(第2版)

出版社:清華大學出版社出版時間:2025-02-01
開本: 其他 頁數: 0
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大數據導論(第2版) 版權信息

  • ISBN:9787302681823
  • 條形碼:9787302681823 ; 978-7-302-68182-3
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

大數據導論(第2版) 本書特色

本書的編寫目的是讓學生了解數據科學與大數據技術的學科體系、課程結構,為其下步的學習做好準備。本書可作為普通高等學校大數據專業本科生的教材,也可以作為相關專業技術人員的參考資料。


大數據導論(第2版) 內容簡介

本書對數據科學與大數據技術本科專業課程和相應知識點進行了介紹。主要內容包括: 數據科學與大數據技術本科專業學習要求,學科概述,大數據硬件環境,數據通信與計算機網絡,程序、軟件與系統,數據采集與存儲,數據統計與分析,圖形圖像處理與可視化,人工智能,數據安全,大數據平臺框架及工具,新技術及其對大數據的影響。本書編寫的目的是讓學生了解數據科學與大數據技術的學科體系,課程結構,為后續的學習做好準備。

大數據導論(第2版)大數據導論(第2版) 前言

2020年本書第1版問世,因近年來大數據技術發展比較快,而各高校均對教材的時效性提出了要求,所以決定出版本書第2版。
第1版前言
“大數據導論”是數據科學與大數據技術專業本科生的一門專業課程,也是該專業的導入課程,以引導學生對數據科學與大數據技術專業和學科有一個全面和概括性的了解。目前,國內外開設“大數據導論”或“數據科學導論”課程的學校和已經出版的相關教材相對較少,例如哈佛大學、紐約大學和中國人民大學教授的課程或出版的教材,其主要是針對研究生開設的,即使是針對本科生開設的專業選修課,也因為講授的內容較深,或偏重某一方面而不夠全面,不太適合我國數據科學與大數據技術專業的本科生。

大數據導論(第2版) 目錄

第1章專業學習要求

1.1專業概述與歸類

1.1.1專業概述

1.1.2專業歸屬與相關學科

1.2課程體系

1.2.1課程體系概述

1.2.2知識點要求

1.2.3學習方法

1.3能力要求

1.3.1基本能力要求

1.3.2創新能力要求

1.3.3工程素質要求

思考題

第2章學科概述

2.1大數據及其技術

2.1.1大數據概述

2.1.2大數據技術

2.2數據科學

2.2.1數據科學概述

2.2.2數據科學發展

2.3全球大數據發展戰略

2.3.1世界各國大數據發展戰略

2.3.2大數據產業與應用

思考題


第3章大數據硬件環境

3.1計算機系統

3.1.1圖靈機模型與馮·諾依曼機模型

3.1.2計算機硬件組成結構

3.1.3計算機組成原理

3.2硬件計算設備

3.2.1超級計算機

3.2.2小型機與工作站

3.2.3桌上型計算機與筆記本電腦

3.2.4平板電腦與掌上電腦

3.2.5計算機化手機

3.3檢測系統

3.3.1檢測系統概述

3.3.2傳感器

3.3.3自動化儀表

3.3.4RFID

思考題

第4章數據通信與計算機網絡

4.1數據通信

4.1.1通信系統

4.1.2調制解調技術

4.1.3數據傳輸技術

4.1.4數字信號的接收

4.2計算機網絡

4.2.1計算機網絡概述

4.2.2網絡硬件

4.2.3Internet概述

4.3未來網絡發展

4.3.1全光網

4.3.2云計算

4.3.3網格計算

4.3.4普適計算

4.3.5物聯網

4.3.6無線傳感器網絡

4.3.7GSM全球移動通信系統與5G

4.3.8第六代移動通信6G

4.3.9量子通信

思考題

第5章程序、軟件與系統

5.1程序、語言與軟件

5.1.1程序

5.1.2計算機語言

5.1.3軟件

5.1.4Python語言

5.2操作系統

5.2.1操作系統概述

5.2.2不同的操作系統

5.3軟件工程

5.3.1軟件工程概述

5.3.2軟件開發方法

5.3.3軟件開發工具

5.4知識工程與數據工程

5.4.1知識工程與數據工程概述

5.4.2知識管理與數據管理

5.4.3知件

思考題

第6章數據采集與存儲

6.1數據采集

6.1.1各種類型數據的采集

6.1.2自動識別技術

6.1.3數據采集系統

6.2數據處理

6.2.1數據處理技術

6.2.2數據傳送

6.2.3數據清洗與ETL技術

6.3數據結構與離散數學

6.3.1數據結構

6.3.2離散數學

6.4數據庫與數據倉庫

6.4.1數據庫

6.4.2聯邦數據庫

6.4.3數據倉庫

6.4.4數據中心及其智能化

思考題

第7章數據統計與分析

7.1概率與統計

7.1.1概率

7.1.2統計

7.2數值分析與算法分析

7.2.1數值分析

7.2.2算法設計與分析

7.3數據挖掘與軟件工具

7.3.1數據挖掘概述

7.3.2數據挖掘方法

7.3.3大數據與商業智能

7.3.4商業智能軟件

思考題

第8章圖形圖像處理與可視化

8.1圖形與圖像

8.1.1計算機圖形學

8.1.2數字圖像處理

8.1.3科學計算可視化

8.2主要應用領域

8.2.1計算機輔助設計

8.2.2計算機視覺藝術

8.2.3多媒體技術

8.2.4虛擬現實

8.2.5計算機仿真

8.2.6醫學成像

思考題

第9章人工智能

9.1人工智能概述

9.1.1人工智能的定義與學派

9.1.2人工智能歷史

9.1.3人工智能系統的發展現狀

9.2人工智能相關分支學科

9.2.1機器學習

9.2.2決策支持系統與專家系統

9.2.3深度學習與推薦系統

9.3人工智能應用

9.3.1智慧地球與智慧城市

9.3.2智能交通系統與工具

9.3.3智能電網

9.3.4智能樓宇與智能家居

9.4人工智能的未來

9.4.1生物信息學

9.4.2人工生命

9.4.3人腦思維下載和上載

9.4.4電子與生物造人

思考題

第10章數據安全

10.1密碼體制與認證技術

10.1.1密碼學

10.1.2對稱密碼體制

10.1.3非對稱密碼體制

10.1.4數字簽名

10.1.5身份認證技術

10.2信息安全防范

10.2.1防火墻

10.2.2入侵檢測

10.2.3訪問控制

10.2.4網絡安全策略、VPN與隔離

10.3數據安全

10.3.1數據安全的威脅

10.3.2數據安全的核心技術

10.3.3數據保護

10.3.4數據容災

10.3.5數據庫安全

10.3.6信息隱藏

10.4系統安全

10.4.1計算機病毒及防治

10.4.2黑客攻擊與防范

10.4.3計算機犯罪

思考題

第11章大數據平臺框架及工具

11.1大數據平臺框架

11.1.1大數據平臺總體框架

11.1.2數據整合

11.1.3數據共享與開放

11.2大數據框架與工具

11.2.1大數據軟件框架Hadoop

11.2.2大數據存儲

11.2.3大數據訪問SQL引擎

11.2.4大數據采集與導入

11.2.5大數據框架Spark技術

11.2.6大數據框架Flink技術

思考題

第12章新技術及其對大數據的影響

12.1大數據新技術

12.1.1云計算與區塊鏈

12.1.2計算資源與算力

12.1.3大數據質量

12.1.4數據要素與數據知識產權

12.2其他新技術及其影響

12.2.1存儲虛擬化與池化

12.2.2信息物理系統與數字孿生

12.2.3ChatGPT與Sora

12.2.4量子計算機與大數據

思考題

附錄A模擬試卷

A.1期末考試模擬試卷(一)

A.2期末考試模擬試卷(二)

A.3期末考試模擬試卷(三)

附錄B模擬試卷部分參考答案

B.1期末考試模擬試卷(一)部分參考答案

B.2期末考試模擬試卷(二)部分參考答案

B.3期末考試模擬試卷(三)部分參考答案

主要參考文獻



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