大数据管理与应用专业导论--聚文网

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内容简介

本书作为大数据管理与应用专业大学本科第一学期的专业导论课程之教材，从大数据技术的发展及其在行业中的管理与应用、专业内涵及特色、专业发展的国内外比较、专业培养目标及人才素质要求、专业学科知识、专业课程体系、专业就业前景等方面进行论述，旨在使学生在入学初期即能深入了解本专业的知识体系和学习要求以及未来发展，进而明确本专业的社会定位和价值意义，为大学学习规划以及职业规划的制定奠定基础，从而顺利开启成才之路。

第一章大数据概述
第一节大数据背景
一、大数据的产生背景
二、大数据发展历程
三、国际上主要国家的大数据发展战略
四、中国大数据领域的“中国方案”
第二节大数据简介
一、大数据的定义
二、大数据的特点
三、大数据的影响
四、大数据的应用和发展趋势
第三节数据科学与大数据技术
一、数据科学
二、大数据技术
参考文献
第二章医药院校大数据管理与应用专业概述
第一节专业归属与相关学科
第二节专业人才培养目标与实现途径
第三节专业人才的知识结构要求与能力要求
第三章医学院校大数据管理与应用的专业特色
第一节经济管理科学与数据科学技术的集成优势
一、市场对大数据人才的复合需求
二、大数据行业发展的时代需求
第二节大数据与医药、卫生行业的集成优势
一、彰显中医药行业特色
二、建设医药特色课程体系
第三节大数据理论与大数据应用实践的集成优势
一、大数据学科特征要求理论与实践结合
二、大数据行业特征要求高校与企业合作
参考文献
第四章大数据采集与存储
第一节大数据采集
一、大数据的来源
二、大数据采集的需求和方法
三、大数据采集软件
第二节大数据预处理
一、数据预处理的原因
二、数据预处理的方法
三、主要大数据预处理工具简介
第三节大数据存储
一、大数据存储的关键问题和面临的挑战
二、大数据存储方式
三、常用大数据存储软件
四、大数据存储技术的发展
参考文献
第五章大数据处理与计算
第一节 Apache Hadoop与Apache Spark简介
第二节 Hadoop处理框架
一、Hadoop的由来
二、Hadoop生态系统
三、Hadoop的优势
四、Hadoop的发行版本
第三节 Spark处理框架
一、Spark的由来与发展
二、Spark的特点
三、Spark核心组件介绍
四、Spark与MapReduce对比
参考文献
第六章大数据分析与可视化
第一节大数据分析类型
一、描述性分析
二、诊断性分析
三、预测性分析
四、规范性分析
第二节大数据分析方法
一、回归分析
二、分类
三、聚类分析
四、关联规则分析
五、时间序列分析
六、非结构化大数据分析及深度学习
第三节大数据分析工具
一、大数据分析工具现状
二、大数据分析工具发展趋势
第四节大数据可视化技术与工具
一、大数据可视化技术
二、大数据可视化工具
三、大数据可视化工具差异分析
参考文献
第七章大数据应用
第一节大数据在健康医疗领域的应用
一、医疗大数据及其应用
二、临床大数据及其应用
三、生物大数据及其应用
四、健康大数据及其应用
第二节大数据在公共管理领域的应用
一、公共管理的大数据来源
二、大数据应用对公共管理的作用
三、大数据应用对公共管理的影响
第三节大数据在其他领域的应用
一、大数据与电子商务
二、大数据与金融
参考文献
第八章大数据安全与未来
第一节大数据隐私与安全
一、数据隐私与安全保护现状
二、大数据时代的安全挑战
第二节大数据安全策略与技术
一、大数据安全策略
二、大数据安全关键技术
第三节大数据共享
一、大数据共享面临的挑战
二、大数据共享的措施与机制
参考文献

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