大数据技术原理与实践

第1章大数据技术概览（1）
1.1大数据驱动的世界（1）
1.2数据的类型（7）
1.3大数据的特点（8）
1.4大数据的获取技术（9）
1.5大数据实战：网络爬虫抓取京东商品评论大数据（10）
本章小结（12）
习题（13）
第2章大数据的软硬件架构（14）
2.1大数据技术基础与软硬件设施概述（14）
2.2大数据存储与管理技术（17）
2.3大数据的分布式处理技术平台（24）
本章小结（38）
习题（39）
第3章Python编程基础（40）
3.1基本数据类型（40）
3.2基本控制流程（50）
3.3Numpy、Scipy和Pandas（54）
3.4Matplotlib软件包（63）
本章小结（67）
习题（67）
第4章大数据分析技术（68）
4.1MapReduce 基础编程（68）
4.2文本大数据分析与处理技术（78）
4.3大数据关联分析（81）
4.4相似项的发现（83）
4.5基于大数据的推荐系统（87）
4.6基于大数据的图与网络分析（91）
4.7大数据聚类分析（98）
4.8时空大数据分析（106）
4.9非结构化大数据分析与处理（112）
4.10基于Storm的流数据分析技术（117）
习题（126）
第5章基于Spark MLlib/Mahout的大数据机器学习（128）
5.1机器学习基础（128）
5.2典型机器学习问题（129）
5.3机器学习评价方法（136）
5.4并行机器学习算法（139）
5.5利用MLlib解决大数据并行分类问题实践（141）
5.6利用Mahout解决大数据推荐优化问题实践（144）
本章小结（147）
习题（147）
第6章基于大数据的深度学习技术与应用（149）
6.1深度学习基本原理（149）
6.2深度学习典型应用（151）
6.3Keras基础入门（156）
6.4应用案例（158）
本章小结（165）
习题（165）
第7章带代码、数据的案例研究（167）
7.1材料大数据材料热导率预测（167）
7.2旅游大数据分析（177）
7.3交通大数据分析（186）
7.4工业大数据分析（191）
7.5产品创新大数据分析（215）
习题（222）
参考文献（223）