大数据治理与安全/大数据与人工智能技术丛书--聚文网

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内容简介

本书的编写目的是向读者介绍大数据治理与安全的基本概念和相应的技术应用。本书共9章，内容分别为数据治理概述、数据采集与数据道德、数据质量与数据管理、数据交换与数据集成、数据库设计与治理、架构设计与治理、数据仓库设计与治理、大数据安全与治理及综合实训。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据治理的相关技术，并对书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以达到帮助读者熟练应用的目的。本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。

第1章数据治理概述 1.1 数据治理简介 1.1.1 认识数据治理 1.1.2 人工智能下的数据治理 1.2 数据治理领域 1.3 数据治理项目的实施 1.4 本章小结 1.5 实训习题1 第2章数据采集与数据道德 2.1 数据采集基础 2.1.1 数据采集介绍 2.1.2 数据采集的类型 2.1.3 数据采集的方式 2.2 数据采集平台 2.2.1 数据采集平台概述 2.2.2 数据采集平台实例 2.3 网络爬虫 2.3.1 爬虫概述 2.3.2 Python爬虫的相关技术 2.3.3 Python爬虫的实现流程 2.4 人工智能时代的法律问题与伦理道德 2.4.1 数据带来的法律问题 2.4.2 使用网络爬虫爬取数据的法律风险与合规建议 2.4.3 数据伦理与道德 2.5 本章小结 2.6 实训习题2 第3章数据质量与数据管理 3.1 数据质量与数据质量管理概述 3.1.1 数据质量 3.1.2 数据质量管理 3.2 数据标准 3.2.1 数据标准介绍 3.2.2 数据标准的建设 3.3 主数据与元数据 3.3.1 主数据介绍 3.3.2 元数据概述 3.3.3 元数据管理 3.4 本章小结 3.5 实训习题3 第4章数据交换与数据集成 4.1 数据交换 4.1.1 数据交换概述 4.1.2 数据交换中的常见格式 4.1.3 API与数据交换 4.2 数据交换平台及应用 4.2.1 数据交换平台 4.2.2 数据交换平台的应用

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