大数据原理与实践
大数据分三大部分，包括：大数据基础、技术原理和创新实践。
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- 大数据基础部分主要介绍大数据的基本概念、技术架构和大数据的应用场景；
- 第二部分大数据技术原理主要介绍大数据的感知与采集、大数据存储、大数据管理、大数据计算、大数据分析、以及大数据可视化与可视化分析；
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第一部分大数据基础
- 第1章 大数据的基本概念
- 大数据全景图
- 从IT时代到DT时代
- 大数据洞见（insight）
- 大数据总体框架
- 数据科学与数据工程
- 第2章 大数据的技术架构
- 传统数据库和数据仓库
- Hadoop及其生态系统
- 商业大数据技术架构
- 大数据商业产品
- 第3章 大数据的应用
- 大数据与科学研究
- 大数据与政府治理
- 大数据与智慧城市
- 大数据与公共服务
- 大数据与商业创新
第二部分大数据技术原理
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- 第4章 大数据感知与采集
- Digital world，数字化世界
- 互联网、云计算、物联网技术
- 智慧城市
- 第5章 大数据存储
- 数据存储基本概念
- 数据库存储
- 分布式文件系统HDFS
- 分布式数据库HBase
- 第6章 大数据管理
- 大数据仓库
- 结构化查询语言
- NoSQL和NewSQL
- 第7章 大数据计算
- 分布式并行编程框架MapReduce
- 内存计算与Spark
- SQL on Hadoop
- 图计算与流计算
- 第8章 大数据分析
- 统计方法
- 数据挖掘
- 机器学习
- 大数据分析语言：Python和R
- 第9章 大数据可视化与可视化分析
- 大数据可视化方法
- 大数据可视化工具
- 可视化分析
- 数据智能
第三部分大数据工程与实践
- 第10章 开放大数据与大数据工程
- 开放数据与创新
- 大数据工程方法论
- 大数据工程实践步骤
- 第11章 大数据创新实践案例
- 互联网大数据
- 政府大数据
- 生物大数据
- 金融大数据
- 城市大数据
- 教育大数据
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