案例驅(qū)動的大數(shù)據(jù)原理技術(shù)及應(yīng)用
定 價:42 元
叢書名:大數(shù)據(jù)與計算機科學(xué)系列
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- 作者:黃冬梅,梅海彬,賀琪 編
- 出版時間:2018/11/1
- ISBN:9787313201706
- 出 版 社:上海交通大學(xué)出版社
- 中圖法分類:TP274
- 頁碼:192
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
《案例驅(qū)動的大數(shù)據(jù)原理技術(shù)及應(yīng)用》從大數(shù)據(jù)的定義、特征、關(guān)鍵技術(shù)及其平臺和主要應(yīng)用出發(fā),密切結(jié)合相關(guān)案例,揭示了案例對于大數(shù)據(jù)的驅(qū)動關(guān)系。針對這一關(guān)系,書中分別介紹了Spark系統(tǒng)和編程方式,大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)算法和實例,面向大數(shù)據(jù)的流數(shù)據(jù)分析算法和實例、圖算法和實例,大數(shù)據(jù)應(yīng)用編程案例,基于時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測等內(nèi)容。
《案例驅(qū)動的大數(shù)據(jù)原理技術(shù)及應(yīng)用》可作為計算機專業(yè)的教材,也可作為計算機工作者、愛好者的學(xué)習(xí)參考用書。
在構(gòu)思一套新的計算機科學(xué)技術(shù)系列教材時,會有很多考慮。其一,計算機科學(xué)提供了一個系統(tǒng)建模、問題求解的新模式。計算機專業(yè)的本科畢業(yè)生應(yīng)熟練地將計算思維用于問題求解,因此,一套計算機科學(xué)技術(shù)系列教材也應(yīng)將計算思維系統(tǒng)地貫穿于整套教材的編寫。其二,計算技術(shù)在推動社會、科技高速發(fā)展的同時,其自身也經(jīng)歷著從以計算為中心到以數(shù)據(jù)和交互為中心的范式轉(zhuǎn)變。計算機專業(yè)的本科畢業(yè)生若能了解有關(guān)數(shù)據(jù)獲取,存儲,分析,利用的基本方法、技術(shù)、工具,定能在其擇業(yè)和職業(yè)發(fā)展中擁有更多的機會,一套面向這一專業(yè)需求、圍繞數(shù)據(jù)思維設(shè)計的計算機科學(xué)技術(shù)系列教材就會受到廣大師生的歡迎。其三,在一個更加基礎(chǔ)的層面,一套新的計算機科學(xué)技術(shù)系列教材應(yīng)在重新審視本學(xué)科核心理論的基礎(chǔ)上,在分析數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、密碼與信息安全、計算經(jīng)濟學(xué)、甚至量子計算等交叉學(xué)科的基礎(chǔ)上,為本專業(yè)提供一個理論和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程設(shè)計,以反應(yīng)計算機學(xué)科及其交叉學(xué)科對算法、計算復(fù)雜性、概率與統(tǒng)計、線性代數(shù)、矩陣分析、高等代數(shù)、組合數(shù)學(xué)、博弈論等數(shù)學(xué)分支的依賴。
計算能力的提高不僅在加大計算機科學(xué)技術(shù)影響力的廣度,還在加速其影響力的深度。計算機教育界目前進行的“計算機+X”和“X+計算機”的討論旨在推動計算機專業(yè)建設(shè),并及時反應(yīng)這一影響的廣度和深度。我認(rèn)為這一切都源于一個廣為接受的事實:計算機科學(xué)與技術(shù)是繼科學(xué)實驗和數(shù)學(xué)之后,推動人類社會和科技進步的第三股力量。正如科學(xué)實驗為自然科學(xué)提供了研究手段,數(shù)學(xué)為工程提供了建模方法,概率與統(tǒng)計為經(jīng)濟學(xué)提供了工具,計算機科學(xué)與技術(shù)為自然科學(xué)、工程、經(jīng)濟學(xué)提供了全新的研究手段、建模方法和工具。從一個高等教育工作者的角度看,這第三股力量驅(qū)動著老學(xué)科的改造和新專業(yè)的誕生。
第1章 大數(shù)據(jù)基本概念
1.1 大數(shù)據(jù)的定義與特征
1.2 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)
1.3 主流的大數(shù)據(jù)平臺
1.4 大數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用
1.5 本章小結(jié)
1.6 習(xí)題
第2章 Spark系統(tǒng)與編程簡介
2.1 Spark概述
2.2 Spark系統(tǒng)架構(gòu)及運行模式
2.3 Spark系統(tǒng)安裝
2.4 Python編程基礎(chǔ)
2.5 Spark的編程方式
2.6 Spark的監(jiān)控管理
2.7 Spark RDD
2.8 編程的基本步驟
2.9 本章小結(jié)
2.10 習(xí)題
第3章 大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)算法與實例
3.1 大數(shù)據(jù)分析概述
3.2 Spark基礎(chǔ)算法
3.3 實例:詞頻統(tǒng)計
3.4 實例:圓周率的計算
3.5 本章小結(jié)
3.6 習(xí)題
附錄
第4章 面向大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法與實例
4.1 機器學(xué)習(xí)簡介
4.2 Spark M Llib介紹
4.3 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用實例
4.4 本章小結(jié)
4.5 習(xí)題
第5章 面向大數(shù)據(jù)的流數(shù)據(jù)分析算法與實例
5.1 Spark Streaming簡介
5.2 spark streaming架構(gòu)
5.3 Spark Streaming運行原理
5.4 spark streaming實例
5.5 容錯、持久化和性能優(yōu)化
5.6 本章小結(jié)
5.7 習(xí)題
第6章 面向大數(shù)據(jù)的圖算法與實例
6.1 圖的基本概念
6.2 圖計算的同步機制
6.3 GraphFrames安裝和基礎(chǔ)使用
6.5 最短路徑算法及實例
6.6 網(wǎng)頁排名
6.7 本章小結(jié)
6.8 習(xí)題
第7章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用編程案例
7.1 基于遙感數(shù)據(jù)的海冰/雪檢測
7.2 基于時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測
7.3 本章小結(jié)
7.4 習(xí)題
參考文獻