数据科学与大数据技术导论

前言
第1章 数据科学概述1
　本章学习要点1
　1.1 数据基础理论1
　1.2 数据科学基础理论7
　1.3 数据科学的发展12
　1.4 数据科学家概述16
　本章小结18
　习题19
第2章 大数据概述21
　本章学习要点21
　2.1 大数据的产生和发展21
　2.2 大数据基础理论28
　2.3 大数据与相关领域的联系32
　本章小结35
　习题35
第3章 大数据与云计算37
　本章学习要点37
　3.1 云计算概述37
　3.2 云计算的核心技术48
　3.3 云计算与大数据的联系56
　本章小结61
　习题61
第4章 数据的采集与预处理63
　本章学习要点63
　4.1 大数据采集63
　4.2 大数据预处理70
　4.3 联机分析处理76
　本章小结82
　习题82
第5章 大数据的存储与处理84
　本章学习要点84
　5.1 大数据的存储方式84
　5.2 数据仓库93
　5.3 大数据的处理框架101
　本章小结111
　习题111
第6章 大数据分析方法113
　本章学习要点113
　6.1 大数据分析方法概述113
　6.2 数据挖掘的主要方法119
　6.3 时间序列分析131
　6.4 人工神经网络139
　本章小结143
　习题143
第7章 大数据分析工具146
　本章学习要点146
　7.1 Python146
　7.2 Tableau152
　7.3 SAS157
　7.4 R163
　本章小结168
　习题168
第8章 大数据可视化170
　本章学习要点170
　8.1 大数据可视化概述170
　8.2 大数据可视化的方法与工具177
　8.3 大数据可视化的发展192
　本章小结194
　习题194
第9章 大数据安全196
　本章学习要点196
　9.1 大数据安全概述196
　9.2 大数据隐私问题204
　9.3 大数据安全技术210
　本章小结228
　习题228
第10章 大数据的应用230
　本章学习要点230
　10.1 大数据在物流行业中的应用230
　10.2 大数据在电子商务行业中的
? 应用241
　10.3 大数据在医疗行业中的应用247
　本章小结253
　习题254
参考文献256