数据科学与智能技术概论

1《数据科学与智能技术概论》涵盖了计算思维、云计算、大数据、人工智能、虚拟现实、增强现实以及Unity 3D应用等内容 2《数据科学与智能技术概论》每一部分的内容都力求深入浅出，通俗易懂 3《数据科学与智能技术概论》可作为高等院校各专业有关计算机现代技术的通识课教材。

《数据科学与智能技术概论》涵盖了计算思维与信息处理技术，云计算，大数据，人工智能及应用，虚拟现实、增强现实、混合现实以及游戏开发工具Unity3D等内容。本书每部分内容都经过反复讨论和多次审议，结构紧凑、内容合理且通俗易懂。本书力求让读者理解和掌握全新的数据科学和智能技术知识，具有更广阔的现代化、信息化视野，符合时代发展的需求。《数据科学与智能技术概论》可以作为高等学校理工科专业的通识课教材，也可作为广大计算机爱好者的自学参考书。

第1章计算思维与信息处理技术
1.1计算概述
1.1.1计算的概念
1.1.2计算工具
1.1.3新的计算模式
1.2计算思维概述
1.3计算机求解问题实例
1.4程序与计算机
1.4.1计算机与指令
1.4.2存储程序与运行程序
1.5信息基础
1.5.1数制与进位计数制
1.5.2二进制数的运算
1.5.3数制转换
1.5.4数据在计算机中的表示
1.5.5计算机中信息的表示方法和编码技术
1.6信息处理技术基础
1.6.1MSOfficeWord高级应用之邮件合并
1.6.2Excel2016综合案例
1.6.3PowerPoint2016综合案例
复习参考题
第2章云计算
2.1云计算概述
2.1.1云计算概念及特征
2.1.2云计算的发展过程
2.1.3云计算发展现状及趋势
2.2云计算体系结构
2.2.1云计算架构
2.2.2云架构示例
2.3云服务
2.3.1云服务的部署模型
2.3.2云服务的类型
2.4云计算的关键技术
2.4.1云存储
2.4.2虚拟化
2.5云安全
2.5.1云安全概述
2.5.2云安全技术
2.5.3云安全问题及研究
2.6云计算应用
2.6.1云计算的应用领域
2.6.2云计算应用实例分析
复习参考题
第3章大数据
3.1大数据概述
3.1.1大数据兴起的背景
3.1.2大数据的特性
3.1.3大数据技术架构
3.2大数据采集
3.2.1数据采集与大数据采集的区别
3.2.2大数据采集的数据来源
3.2.3数据采集的技术方法
3.3大数据预处理
3.3.1数据清洗
3.3.2数据集成
3.3.3数据转换
3.3.4数据消减
3.4大数据存储
3.4.1大数据的存储方式
3.4.2大数据存储技术路线
3.5大数据处理技术
3.5.1分布式计算
3.5.2服务器集群
3.5.3Google的三项大数据技术
3.6大数据挖掘与分析
3.6.1大数据挖掘
3.6.2大数据分析
3.7Hadoop架构
3.7.1什么是Hadoop
3.7.2Hadoop的发展历史
3.7.3Hadoop的优势及应用领域
3.7.4Hadoop的组成
3.7.5Hadoop与传统数据库之间的关系
3.7.6Hadoop的应用实例
3.8基于大数据的精准营销
3.8.1精准营销概述
3.8.2大数据精准营销过程
3.8.3大数据精准营销方式
3.9大数据预测
3.9.1预测是大数据的核心价值
3.9.2大数据预测的思维改变
3.9.3大数据预测的典型应用领域
3.9.4大数据预测的其他应用领域
复习参考题
第4章人工智能及应用
4.1人工智能概述
4.1.1人工智能的定义
4.1.2人工智能的起源与发展
4.1.3人工智能的现状
4.1.4人工智能的研究内容
4.1.5人工智能的应用领域
4.2知识表示
4.2.1知识概述
4.2.2一阶谓词逻辑表示法
4.2.3产生式表示法
4.2.4语义网络表示法
4.2.5框架表示法
4.2.6脚本表示法
4.3人工智能的应用
4.3.1人工智能的应用案例
4.3.2人工智能的开发平台
复习参考题
第5章虚拟现实、增强现实、混合现实
5.1虚拟现实
5.1.1VR的概念和特点
5.1.2VR的发展历史
5.1.3VR的表现形式
5.1.4VR的应用
5.1.5VR系统的基本组成
5.1.6VR系统的分类
5.2AR和MR
5.2.1AR概述
5.2.2MR概述
5.3VR、AR、MR的区别与联系
复习参考题
附录游戏开发工具Unity3D
一、Unity3D简介
二、Unity3D案例应用
（一）Unity3D软件安装
（二）Unity3D的基本界面介绍
（三）Unity3D的简单预览
（四）创建、漫游山势地形图实例
参考文献