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大数据导论
丛   书   名: 浙江省普通高校“十三五”新形态教材  高职高专计算机类专业规划教材  大数据技术与应用系列
作   译   者:张丽娜 出 版 日 期:2020-07-01
出   版   社:电子工业出版社 维   护   人:贺志洪 
书   代   号:G0391550 I S B N:9787121391552

图书简介:

这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流,多元化数据的涌现,大数据已经为个人生活、企业经营,甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战,大数据已经成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书是为高等职业院校大数据技术与应用专业“大数据导论”课程全新设计改编的,是一本具有丰富实践特色的新形态教材。针对高等职业院校学生的发展需求,本书系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能,详细介绍了大数据与大数据时代、大数据时代思维变革、大数据促进行业发展、大数据方法的驱动力、大数据存储技术、大数据处理技术、大数据分析技术、大数据在云端等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。
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  • 图 书 内 容

    内容简介

    这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流,多元化数据的涌现,大数据已经为个人生活、企业经营,甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战,大数据已经成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本书是为高等职业院校大数据技术与应用专业“大数据导论”课程全新设计改编的,是一本具有丰富实践特色的新形态教材。针对高等职业院校学生的发展需求,本书系统、全面地介绍了大数据技术与应用的基本知识和技能,详细介绍了大数据与大数据时代、大数据时代思维变革、大数据促进行业发展、大数据方法的驱动力、大数据存储技术、大数据处理技术、大数据分析技术、大数据在云端等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。

    图书详情

    ISBN:9787121391552
    开 本:16(185*260)
    页 数:324
    字 数:518

    本书目录

    项目1 大数据与大数据时代
    任务1.1 进入大数据时代
    【导读案例】  准确预测地震
    【任务描述】
    【知识准备】  进入大数据时代
    1.1.1 天文学——信息爆炸的起源
    1.1.2 大数据的发展
    1.1.3 重新认识数据
    1.1.4 数据集与数据分析
    【作 业】
    【实训操作】  ETI公司的背景信息
    任务1.2 熟悉大数据的定义
    【导读案例】  得数据者得天下
    【任务描述】
    【知识准备】  定义大数据
    1.2.1 大数据的定义
    1.2.2 大数据的3V和5V特征
    1.2.3 广义的大数据
    1.2.4 大数据的结构类型
    【作 业】
    【实训操作】  为ETI公司确定数据特征与类型
    项目2 大数据时代思维变革
    任务2.1 理解思维转变之一:样本=总体
    【导读案例】  亚马逊推荐系统
    【任务描述】
    【知识准备】  分析更多数据而不再是只依赖于随机采样 
    2.1.1 小数据时代的随机采样 
    2.1.2 大数据与乔布斯的癌症治疗 
    2.1.3 全数据模式:样本=总体 
    【作 业】 
    【实训操作】  搜索与分析,体验“样本=总体” 
    任务2.2 理解思维转变之二:接受数据的混杂性
    【导读案例】  数据驱动≠大数据 
    【任务描述】 
    【知识准备】  不再热衷于追求精确度 
    2.2.1 允许不精确 
    2.2.2 大数据的简单算法与小数据的复杂算法 
    2.2.3 纷繁的数据越多越好 
    2.2.4 混杂性是标准途径 
    2.2.5 新的数据库设计 
    2.2.6 5%的数字数据与95%的非结构化数据 
    【作 业】 
    【实训操作】  搜索与分析,体验“接受数据的混杂性” 
    任务2.3 理解思维转变之三:数据的相关关系
    【导读案例】  美国百亿美元望远镜主镜安装完毕 
    【任务描述】 
    【知识准备】  不再热衷于寻找因果关系 
    2.3.1 关联物,预测的关键 
    2.3.2 “是什么”,而不是“为什么” 
    2.3.3 通过因果关系了解世界 
    2.3.4 通过相关关系了解世界 
    【作 业】 
    【实训操作】  搜索与分析,体验“数据的相关关系” 
    项目3 大数据促进行业发展
    任务3.1 理解大数据促进医疗与健康
    【导读案例】  大数据变革公共卫生 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据促进医疗与健康 
    3.1.1 大数据促进循证医学发展 
    3.1.2 大数据带来医疗保健新突破 
    3.1.3 医疗信息数字化 
    3.1.4 超级大数据的最佳伙伴——搜索 
    3.1.5 数据决策的成功崛起 
    【作 业】 
    【实训操作】  熟悉大数据在医疗健康领域的应用 
    任务3.2 理解大数据激发创造力
    【导读案例】  脸书的设计决策 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据激发创造力 
    3.2.1 大数据帮助改善设计 
    3.2.2 大数据操作回路 
    3.2.3 大数据资产的崛起 
    【作 业】 
    【实训操作】  熟悉大数据如何激发创造力 
    项目4 大数据方法的驱动力
    任务4.1 理解采用大数据的商业动机
    【导读案例】  大数据企业的缩影——谷歌(Google) 
    【任务描述】 
    【知识准备】  将数据变成竞争优势 
    4.1.1 大数据的跨界年度 
    4.1.2 谷歌的大数据行动 
    4.1.3 亚马逊的大数据行动 
    4.1.4 将信息变成一种竞争优势 
    4.1.5 市场动态 
    4.1.6 业务架构 
    4.1.7 业务流程管理 
    【作 业】 
    【实训操作】  理解采用大数据的商业动机 
    任务4.2 理解大数据规划考虑
    【导读案例】  Google搜索算法告诉你,如何将一个人变成“傻瓜” 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据的规划考虑 
    4.2.1 信息与通信技术 
    4.2.2 万物互联网 
    4.2.3 数据获取与数据来源 
    4.2.4 不同的性能挑战 
    4.2.5 不同的管理需求 
    【作 业】 
    【实训操作】  ETI公司掌握大数据规划方法 
    任务4.3 熟悉大数据商务智能
    【导读案例】  微信支付新广告,讲了一个支付之外的故事 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据的商务智能 
    4.3.1 OLTP与OLAP 
    4.3.2 抽取、转换和加载技术 
    4.3.3 数据仓库与数据集市 
    4.3.4 传统商务智能 
    4.3.5 大数据商务智能 
    4.3.6 大数据营销 
    【作 业】 
    【实训操作】  学习“五力模型”,熟悉大数据商务智能 
    项目5 大数据存储技术
    任务5.1 熟悉大数据存储概念
    【导读案例】  2018未来交通峰会召开,高德地图升级易行平台 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据存储概念 
    5.1.1 数据清理 
    5.1.2 集群 
    5.1.3 文件系统和分布式文件系统 
    5.1.4 分片与复制 
    5.1.5 CAP定理 
    5.1.6 ACID设计原则 
    5.1.7 BASE设计原理 
    【作 业】 
    【实训操作】  熟悉大数据存储的概念 
    任务5.2 了解大数据存储技术
    【导读案例】  基础领域突破非一日之功,是数十年的耕耘 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据存储技术 
    5.2.1 RDBMS数据库 
    5.2.2 NoSQL数据库 
    5.2.3 NewSQL数据库 
    5.2.4 内存存储设备 
    5.2.5 内存数据网格 
    5.2.6 内存数据库 
    【作 业】 
    【实训操作】  熟悉大数据存储技术 
    项目6 大数据处理技术
    任务6.1 熟悉大数据处理技术
    【导读案例】  Cloudera领衔大数据基础设施 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据技术架构及处理技术 
    6.1.1 开源技术的商业支援 
    6.1.2 大数据的技术架构 
    6.1.3 Hadoop数据处理基础 
    6.1.4 处理工作量 
    6.1.5 批处理模式 
    6.1.6 SCV原则 
    6.1.7 实时处理模式 
    【作 业】 
    【实训操作】  理解和熟悉大数据处理技术 
    项目7 大数据分析技术
    任务7.1 了解大数据预测分析
    【导读案例】  葡萄酒的品质 
    【任务描述】 
    【知识准备】  大数据预测分析的内容与技术 
    7.1.1 什么是预测分析 
    7.1.2 数据具有内在预测性 
    7.1.3 定量分析与定性分析 
    7.1.4 数据挖掘 
    7.1.5 统计分析 
    【作 业】 
    【实训操作】  大数据准备度自我评分表 
    任务7.2 数据的内在预测性
    【导读案例】  Google AI:机器学习预测场景深度图,模拟人眼更进一步 
    【任务描述】 
    【知识准备】  数据的内在预测能力 
    7.2.1 机器学习 
    7.2.2 语义分析 
    7.2.3 视觉分析 
    7.2.4 情感分析 
    7.2.5 人工神经网络 
    【作 业】 
    【实训操作】  熟悉ETI企业IT团队采用的大数据分析技术
    任务7.3 熟悉大数据分析的生命周期
    【导读案例】  百度大数据为新冠病毒社会影响“画像”:解读疫情发展,量化经济击,助力政府决策
    导读案例
    【任务描述】
    【知识准备】  大数据分析的生命周期
    7.3.1 商业案例评估
    7.3.2 数据标识
    7.3.3 数据获取与过滤
    7.3.4 数据提取
    7.3.5 数据验证与清理
    7.3.6 数据聚合与表示
    7.3.7 数据分析
    7.3.8 数据可视化
    7.3.9 分析结果的使用
    【作 业】
    【实训操作】  ETI企业所经历的大数据分析生命周期
    项目8 大数据在云端
    任务8.1 熟悉云时代背景下的大数据
    【导读案例】  亚马逊,数据在云端
    【任务描述】 
    【知识准备】  云端大数据的基础设施
    8.1.1 云端大数据
    8.1.2 计算虚拟化
    8.1.3 存储虚拟化
    8.1.4 网络虚拟化
    8.1.5 数据即服务
    8.1.6 云的挑战
    【作 业】
    【实训操作】  熟悉云端大数据的基础设施
    任务8.2 把握大数据发展的未来
    【导读案例】  智能大数据分析成热点
    【任务描述】 
    【知识准备】  数据科学和大数据人才
    8.2.1 数据科学
    8.2.2 数据科学家与数据工作者
    8.2.3 隐私权与安全性
    8.2.4 连接开放数据
    8.2.5 数据市场的兴起
    8.2.6 将原创数据变为增值数据
    8.2.7 大数据未来展望
    【作 业】
    【实训操作】  ETI企业的大数据之旅
    【课程学习与实训总结】
    附录A 课程作业参考答案
    附录B 课程学习能力测评
    参考文献
    
    展开

    前     言

    大数据(Big Data)的力量,正在积极地影响着我们社会的方方面面,它冲击着许多主要的行业,包括零售业、电子商务和金融服务业等,同时也正在彻底地改变我们的学习和日常生活:改变我们的教育方式、生活方式、工作方式,甚至是我们寻找爱情的方式。如今,通过简单、易用的移动应用和基于云端的数据服务,我们能够追踪自己的行为以及饮食习惯,还能提升个人的健康状况。因此,我们有必要真正理解大数据这个极其重要的议题。
    中国是大数据最大的潜在市场之一。据估计,中国有近6亿网民,这就意味着中国的企业拥有绝佳的机会来更好地了解其客户并提供更个性化的体验,同时,为企业增加收入并提高利润。阿里巴巴就是一个很好的例子。阿里巴巴不但在其商业模式上具有颠覆性,而且还掌握了与购买行为、产品需求和库存供应相关的海量数据。除了阿里巴巴高层的领导能力之外,大数据必然是其成功的一个关键因素。
    然而,仅有数据是不够的。对于身处大数据时代的企业而言,成功的关键还在于找出大数据所隐含的真知灼见。“以前,人们总说信息就是力量,但如今,对数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。”
    很多年前,人们就开始对数据进行利用。例如航空公司利用数据为机票定价,银行利用数据搞清楚贷款对象,信用卡公司则利用数据侦破信用卡诈骗等。但是直到最近,数据,或者用现今的说法就是大数据,才真正成为我们日常生活的一部分。随着脸书(Facebook)、谷歌(Google)、推特(Twitter)以及QQ、微信、淘宝等的出现,从此,大数据游戏被永远改变了。你和我,或者任何一个享受这些服务的用户都生成了一条数据足迹,它能够反映出我们的行为。每次我们进行搜索,例如查找某个人或者访问某个网站,都加深了这条足迹。互联网企业开始创建新技术来存储、分析激增的数据——结果就迎来了被称为“大数据”的创新爆炸。
    近年来,由于互联网和信息行业的快速发展,大数据越来越引起人们的关注,已经引发自云计算、互联网之后IT行业的又一大颠覆性的技术革命。人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
    对于在校大学生来说,大数据的理念、技术与应用是一门理论性和实践性都很强的“必修”课程。在长期的教学实践中,我们体会到,坚持“因材施教”的重要原则,把实践环节与理论教学相融合,抓实践教学促进理论知识的学习,是有效地改善教学效果和提高教学水平的重要方法之一。本书的主要特色是:理论联系实际,结合一系列了解和熟悉大数据理念、技术与应用的学习和实践活动,把大数据的相关概念、基础知识和技术技巧融入在实践当中,使学生保持浓厚的学习热情,加深对大数据技术的兴趣、认识、理解和掌握。
    本书是为高等职业院校相关专业开设“大数据导论”相关课程而全新设计编写,具有丰富实践特色的主教材,也可供有一定实践经验的IT应用人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。
    本书系统、全面地介绍了大数据的基本知识和应用技能,详细介绍了大数据与大数据时代、大数据时代思维变革、大数据促进行业发展、大数据方法的驱动力、大数据存储技术、大数据处理技术、大数据分析技术、大数据在云端等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。
    结合课堂教学方法改革的要求,全书设计了课程教学过程,教学内容按“项目-任务”安排,为每个任务都针对性地安排了导读案例、任务描述、知识准备、作业和实训操作等环节,要求和指导学生在课前阅读导读案例和课后阅读课文并完成相应的作业,在网络搜索浏览的基础上,延伸阅读,深入理解课程知识内涵。
    虽然已经进入电子时代,但我们仍然竭力倡导读书。为每个任务设计的作业(四选一标准选择题)其实并不难,学生只要认真阅读课文(知识准备),所以题目都能准确回答,并且,在书的附录部分我们列举了题目的参考答案,供阅读者对比思考。
    本书各项目-任务的实训操作,建议可以让学生自由组织(头脑风暴)学习小组,以小组讨论和个人想结合的形式积极参与,努力完成实训任务。
    本课程的教学进度设计见《课程教学进度表》,该表可作为教师授课参考和学生课程学习的概要。实际执行时,应按照教学大纲编排教学进度和校历中关于本学期节假日的安排,实际确定本课程的教学进度。
    本课程的教学评测可以从这样几个方面入手,即:
    (1)每个(项目)任务的导读案例(18项);
    (2)每个(项目)任务的作业(紧密结合课文教学内容的标准选择题)
    (3)每个(项目)任务的课后“实训操作”(18项);
    (4)课程学习与实训总结(任务8.2);
    (5)结合平时考勤,任课老师认为必要的其他考核方法。
    本书是浙江安防职业技术学院2018年度课程建设项目“高职大数据系列教材”的建设成果之一,是浙江省普通高校“十三五”第二批新形态教材项目“高职大数据技术与应用(系列教材)”的建设成果之一。本书的编写工作得到2018年度浙江安防职业技术学院特色专业建设项目“大数据技术与应用专业”的支持,得到2018年度市高等院校特色专业建设项目“大数据技术与应用专业”的支持,得到2018年度省高等院校精品资源课建设项目“大数据导论”的支持。
    本书的编写得到了浙江安防职业技术学院、浙江商业职业技术学院、温州商学院、浙江大学城市学院等多所院校师生的支持,本书的数字资源主要由张丽娜、周苏、张莉、高曼如、周乐等老师完成,得到了许鸿飞、陈锋、傅贤君、徐晓、黄家麒、邵家靓、潘俊等老师的大力支持,在此深表感谢!
    
    	张丽娜、周苏
    	2020年初夏
    
    展开

    作者简介

    张丽娜,女,副教授,浙江安防职业技术学院专业负责人,主持省部级项目3项,市厅级项目10余项。作为主要成员参与各级别项目多项。
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