本書從大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)原理、大數(shù)據(jù)分析方法和大數(shù)據(jù)行業(yè)應用三個部分介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)。全書共12章，內(nèi)容包含大數(shù)據(jù)的基本概念，分布式基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop，分布式文件系統(tǒng)HDFS，NoSQL數(shù)據(jù)庫，分布式計算框架MapReduce，大數(shù)據(jù)基本分析方法（聚類、分類與預測），大數(shù)據(jù)在搜索引擎、推薦系統(tǒng)以及其他行業(yè)的應用。本書在前7章設(shè)

大數(shù)據(jù)是推動創(chuàng)新型國家建設(shè)的重要戰(zhàn)略資源。本書從機器學習、可視分析、知識處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā)，詳細討論了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，主要包括：大數(shù)據(jù)機器學習理論與方法，大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法，多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)，自動深層化知識處理方法與技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析平臺、標準與應用示范等。本書總結(jié)了部分代《B

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本書以項目案例為導向，貫穿講解一個大數(shù)據(jù)的實戰(zhàn)項目：廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像。全書共8章，具體內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)項目概述、Hadoop生態(tài)組件基礎(chǔ)、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像需求分析、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)采集與預處理、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像實時統(tǒng)計訂單信息、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像用戶標簽計算與可視化、廣電大數(shù)據(jù)用戶畫像任務調(diào)度實現(xiàn)、基于Tip

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本教材基于數(shù)據(jù)技術(shù)概念的提出，建立由數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)組織管理與數(shù)據(jù)信息汲取三個模塊構(gòu)成的數(shù)據(jù)技術(shù)應用全流程體系框架。通過對計算機信息系統(tǒng)、抽樣技術(shù)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等基礎(chǔ)技術(shù)原理的概念化解讀，以及對網(wǎng)絡(luò)爬蟲與文本數(shù)據(jù)生成、SQL語言、數(shù)據(jù)預處理、回歸模型、Logistic建模、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹分類規(guī)則、K-平均聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、

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本書使用大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)常用工具與真實案例相結(jié)合的方式，以項目任務式為導向，較為全面地介紹了大數(shù)據(jù)存儲工具的相關(guān)知識。全書共7個項目，內(nèi)容包括了解大數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉庫——Hive、列存儲數(shù)據(jù)庫——HBase、文檔存儲數(shù)據(jù)庫——MongoDB、文檔存儲數(shù)據(jù)庫——ElasticSearch、數(shù)據(jù)傳輸工具——Sqoop，以及

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