【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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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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