大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)論

前言
第1章 概論
1.1 揭秘大數(shù)據(jù)
1.1.1 大數(shù)據(jù)概念和特征
1.1.2 大數(shù)據(jù)的計(jì)量
1.1.3 大數(shù)據(jù)生命周期
1.1.4 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算
1.1.5 大數(shù)據(jù)時(shí)代的重大變革
1.2 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)
練習(xí)1
第2章 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
2.1 Hadoop
2.1.1 Hadoop簡(jiǎn)介
2.1.2 Hadoop優(yōu)勢(shì)
2.2 HDFS
2.2.1 HDFS體系結(jié)構(gòu)
2.2.2 HDFS存儲(chǔ)原理
2.2.3 HDFS常用操作
2.3 MapReduce
2.3.1 MapReduce簡(jiǎn)介
2.3.2 MapReduce的適用場(chǎng)景
2.3.3 MapReduce的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
2.4 大數(shù)據(jù)編程語言
2.4.1 Python
2.4.2 Spark
2.4.3 R語言
練習(xí)2
第3章 大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
3.1 數(shù)據(jù)采集
3.1.1 數(shù)據(jù)采集分類
3.1.2 數(shù)據(jù)采集方法
3.1.3 數(shù)據(jù)采集工具
3.2 數(shù)據(jù)清洗
3.2.1 數(shù)據(jù)清洗任務(wù)
3.2.2 數(shù)據(jù)清洗過程
3.3 數(shù)據(jù)變換
3.3.1 規(guī)范化
3.3.2 數(shù)據(jù)變換分類
3.4 數(shù)據(jù)分析與采集實(shí)例：線性回歸和邏輯回歸
練習(xí)3
第4章 數(shù)據(jù)挖掘與分析
4.1 大數(shù)據(jù)分析概述
4.1.1 數(shù)據(jù)分析原則
4.1.2 大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)
4.1.3 大數(shù)據(jù)分析流程
4.1.4 數(shù)據(jù)分析師基本技能和素質(zhì)
4.1.5 大數(shù)據(jù)分析難點(diǎn)
4.2 數(shù)據(jù)認(rèn)知
4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.2.2 概率分析