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大数据通识教程(微课版)电子书

【内容特】 (1)内容全面,结构合理:每章内容分导读案例、理论知识、应用、习题各部分。 (2)取长补短,讲清原理:力图在通俗易懂讲解理论知识的基础上,丰富实用性案例,清晰、全面地介绍大数据技术与应用知识。 (3)视频资源充足,助力教师丰富教学方式。 【资源特】除了配套常规资源(如PPT、教学大纲、习题答案)外,还针对全书录制教学视频,协助解决当前网课需求。

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作       者:杨武剑 史麒豪 主编

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2024-02-01

字       数:22.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机教材

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“文明”是人类经过教化后达到的一种状态,代表着社会的步。自人类社会发端以来,人类文明就了一个漫长的演过程。从原始文明、农业文明、工业文明到数字文明,每一次新文明的诞生都代表着文明形态的重塑和社会的变更。数字文明是一种基于大数据、云计算、物联网、区块等新一代技术,以高科技为主要特征的文明,其核心是网络化、信息化与智能化的深度融合。它在提高生产力水平、丰富物质供给的同时,也塑造了一个全新的人类文明形态。 “大数据导论”是一门知识性和应用性都很强的课程。本书针对各专业大学生的大数据通识教育需求,系统、全面地介绍关于大数据技术及其应用的基础知识和技能,包括走数字文明、数字化转型与数字经济、大数据思维变革、大数据商业规则、大数据促医疗与健康、大数据与城市大脑、大数据可视化、大数据预测分析、大数据处理与存储、大数据与云计算、大数据与人工智能、大数据安全与法律、数据科学与职业技能以及大数据的未来等内容,具有较强的可读性和实用性。<br/>【推荐语】<br/>【内容特】 (1)内容全面,结构合理:每章内容分导读案例、理论知识、应用、习题各部分。 (2)取长补短,讲清原理:力图在通俗易懂讲解理论知识的基础上,丰富实用性案例,清晰、全面地介绍大数据技术与应用知识。 (3)视频资源充足,助力教师丰富教学方式。 【资源特】除了配套常规资源(如PPT、教学大纲、习题答案)外,还针对全书录制教学视频,协助解决当前网课需求。 【服务特】作者可以提供直播以及QQ服务群等支持。<br/>【作者】<br/>史麒豪,浙江大学计算机科学与技术专业博士,学科博士后。长期从事社交影响力传播、图传播算法与博弈论研究,已在ICDE,AAAI,WWW,CIKM,ICDM 等相关国际顶级会议与KBS,ESWA,Neurocomputing等高水平SCI 期刊发表十余篇文章。同时长期担任AAAI,KDD,TNNLS,TKDE等国际会议与期刊的审稿人。主持和参与了多项国家级、省部级课题及企业、政府信息化项目。其中作为项目负责人,主持国家自然科学基金项目1项。作为课题骨干,参与获2018 年浙江省科学技术一等奖的省部级课题1项。 扬武剑 男,副教授,浙大城市学院城市大脑研究院院长助理,浙大城市学院城市数字治理创新班负责人。 主要从事城市数字治理、人工智能、电子商务等领域学术理论和关键技术研究,主持主参科研项目多项,其中国家级2项,省部级6项,重大横向8项,发表SCI/EI收录论文10多篇,科研成果获浙江省科技步奖三等奖2项、华夏建设科学技术奖三等奖2项。主持产学合作协同育人项目2项、省级虚拟仿真实验教学项目1项,获学校教学质量奖20多次。主编出版高等院校实践类教程《电子商务概论》和高等院校“十二五”规划教材《电子商务实务》<br/>
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前言

第1章 走进数字文明

1.1 数字劳动推动数字文明

1.2 大数据时代

1.3 大数据结构类型

1.4 大数据的发展

【习题】

第2章 数字化转型与数字经济

2.1 数字化

2.2 数字化转型

2.3 数字孪生

2.4 数字经济

【习题】

第3章 大数据思维变革

3.1 大数据思维

3.2 转变之一:样本=总体

3.3 转变之二:接受数据的混杂性

3.4 转变之三:数据的相关关系

【习题】

第4章 大数据商业规则

4.1 大数据的跨界年度

4.2 将信息变成竞争优势

4.3 大数据营销

4.4 内容创建与众包

【习题】

第5章 大数据促进医疗与健康

5.1 大数据与循证医学

5.2 大数据带来的医疗新突破

5.3 医疗信息数字化

5.4 超级大数据的最佳伙伴——搜索

5.5 数据决策的崛起

【习题】

第6章 大数据与城市大脑

6.1 智慧交通驶入快车道

6.2 城市大脑建设

6.3 大数据——智慧城市的“核心”

6.4 大数据治理

【习题】

第7章 大数据可视化

7.1 数据与可视化

7.2 数据与视觉信息

7.3 视觉分析

7.4 实时可视化

7.5 数据可视化的运用

【习题】

第8章 大数据预测分析

8.1 预测分析

8.2 统计分析

8.3 数据挖掘

8.4 大数据分析的生命周期

【习题】

第9章 大数据处理与存储

9.1 开源技术商业支援

9.2 Hadoop基础

9.3 分布式处理

9.4 NoSQL数据库

9.5 NewSQL数据库

【习题】

第10章 大数据与云计算

10.1 与数字化相关的技术

10.2 云计算概述

10.3 计算虚拟化

10.4 网络虚拟化

10.5 存储虚拟化

10.6 云计算服务形式

10.7 大数据与云计算

【习题】

第11章 大数据与人工智能

11.1 人工智能概述

11.2 机器学习基础

11.3 机器学习分类

11.4 神经网络与深度学习

11.5 机器学习与深度学习

【习题】

第12章 大数据安全与法律

12.1 大数据的安全问题

12.2 大数据的管理维度

12.3 大数据的安全体系

12.4 大数据伦理与法规

【习题】

第13章 数据科学与职业技能

13.1 计算思维

13.2 数据工程师的社会责任

13.3 数据科学与职业技能

【习题】

第14章 大数据的未来

14.1 连接开放数据

14.2 大数据资产的崛起

14.3 大数据发展趋势

14.4 大数据技术展望

【习题】

附录 课程教学进度表

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