大数据分析导论(大数据人工智能人才培养规划教材)/大数据人工智能系列丛书 azw3 chm 地址 kindle 阿里云 下载 umd pdf

本书主要介绍了大数据的相关背景、大数据基础知识、大数据下的相关编程语言、相关工具框架以及大数据下的其他相关技术等，另外，还对机器学习、神经网络和深度学习等内容进行了介绍，并且对常用的大数据可视化工具进行了阐述。由于大数据、云计算、人工智能有着密不可分的关系，本书既包含了大数据的基础知识，同时也涵盖了大数据下的人工智能以及可视化工具等相关内容，方便读者通过本书了解到大数据以及相关技术的基础知识。

本书可以作为本科院校、高等职业院校各专业学生学 数据基础知识的教材，也可以满足对大数据分析感兴趣的广大读者的学习需求。

第1章 大数据导论

1.1 大数据的产生

1.1.1 天文学——信息 的起源

1.1.2 大数据产生的背景

1.2 大数据与可视化

1.2.1 数据可视化的概念和意义

1.2.2 打造 的可视化效果

1.2.3 数据可视化的运用

1.3 人工智能和大数据的关系

1.4 大数据的相关技术

1.4.1 数据挖掘

1.4.2 机器学习

1.4.3 神经网络

第2章 大数据概述

2.1 数据处理与大数据

2.1.1 古典数据处理案例

2.1.2 现代数据处理案例

2.2 什么是大数据

2.3 大数据工作流程

2.3.1 数据收集

2.3.2 数据处理

2.3.3 知识生成

2.3.4 数据存储

2.4 大数据来源

2.4.1 互联网以及 金融数据

2.4.2 社交平台数据

2.4.3 传感器数据

2.4.4 企业管理数据

2.5 大数据特征

2.5.1 大数据的基本特征：3V

2.5.2 大数据新增特征：4V

2.5.3 IBM对于大数据的解读:5V

2.6 大数据基本架构设计原理

第3章 大数据相关开发语言

3.1 Python 语言

3.1.1 Python的历史

3.1.2 Python的特点

3.1.3 Python的版本与区别

3.1.4 Python的安装步骤

3.1.5 Python的基本用法

3.1.6 Python的常用库

3.1.7 Python 实际运用案例

3.1.8 Python金融数据分析实例

3.2 R语言

3.2.1 R语言简介

3.2.2 R语言的特性

3.2.3 R语言的安装

3.2.4 R语言工具库的加载

3.2.5 R语言实际运用案例

3.3 分布式计算框架

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书籍介绍

本书主要介绍了大数据的相关背景、大数据基础知识、大数据下的相关编程语言、相关工具框架以及大数据下的其他相关技术等，另外，还对机器学习、神经网络和深度学习等内容进行了介绍，并且对常用的大数据可视化工具进行了阐述。由于大数据、云计算、人工智能有着密不可分的关系，本书既包含了大数据的基础知识，同时也涵盖了大数据下的人工智能以及可视化工具等相关内容，方便读者通过本书了解到大数据以及相关技术的基础知识。本书可以作为本科院校、高等职业院校各专业学生学习大数据基础知识的教材，也可以满足对大数据分析感兴趣的广大读者的学习需求。