大数据导论

本书主要包括数据科学 与大数据概述、大数据技术 基础、数据采集与预处理、 大数据存储与管理、大数据 计算架构、数据挖掘、数据 可视化、大数据安全、大数 据应用等内容。 本书是一本大数据入门 指南手册，通俗、全面讲解 了数据科学与大数据的基本 概念、基本原理及使用技术 ，目的是给初学者学习大数 据指引方向，适用于大数据 一般的从业者，而对于数据 专业人员来说，还需要结合 其他教程深度学习。 本书可作为高等院校大 数据、计算机、信息化相关 专业学习大数据知识的通识 类入门教材，也可供对数据 科学与大数据知识感兴趣的 读者阅读。

第1章 数据科学与大数据概述 1.1 数据科学与大数据基本概念 1.1.1 数据相关的概念 1.1.2 数据科学 1.1.3 大数据及其特征 1.2 大数据时代 1.2.1 人类信息文明的发展 1.2.2 大数据时代的来临 1.3 大数据的产生与作用 1.3.1 大数据的产生 1.3.2 大数据的作用 1.4 大数据时代的新思维 1.4.1 注重全样而非抽样 1.4.2 注重效率而非精确 1.4.3 注重相关关系而非因果关系 1.5 大数据产业 1.5.1 大数据产业构成 1.5.2 全球大数据产业发展现状与应用趋势 1.5.3 我国大数据产业市场现状与前景 1.6 大数据与云计算、人工智能 1.6.1 云计算 1.6.2 人工智能 1.6.3 大数据与云计算、人工智能的关系 本章小结 第2章 大数据技术基础 2.1 Linux操作系统 2.1.1 什么是操作系统 2.1.2 Linux操作系统的特点 2.1.3 Linux操作系统与大数据 2.2 计算机编程语言 2.2.1 Java语言 2.2.2 Python语言 2.2.3 Scala语言 2.3 数据库 2.3.1 数据库的概念 2.3.2 数据库管理系统 2.3.3 数据库系统 2.3.4 SQL数据库的发展与成热 2.3.5 NoSQL数据库及其特点 2.3.6 NewSQL数据库 2.4 大数据处理系统 2.4.1 大数据处理概述 2.4.2 Hadoop系统 2.4.3 Spark平台 2.5 大数据的基本处理流程 2.5.1 数据抽取与集成 2.5.2 数据分析和挖掘 2.5.3 数据展现 本章小结 第3章 数据采集与预处理