大数据管理与应用专业导论

**章 大数据概述 **节 大数据背景 一、大数据的产生背景 二、大数据发展历程 三、靠前上主要国家的大数据发展战略 四、中国大数据领域的“中国方案” 第二节 大数据简介 一、大数据的定义 二、大数据的特点 三、大数据的影响 四、大数据的应用和发展趋势 第三节 数据科学与大数据技术 一、数据科学 二、大数据技术 参考文献 第二章 医药院校大数据管理与应用专业概述 **节 专业归属与相关学科 第二节 专业人才培养目标与实现途径 第三节 专业人才的知识结构要求与能力要求 第三章 医学院校大数据管理与应用的专业特色 **节 经济管理科学与数据科学技术的集成优势 一、市场对大数据人才的复合需求 二、大数据行业发展的时代需求 第二节 大数据与医药、卫生行业的集成优势 一、彰显中医药行业特色 二、建设医药特色课程体系 第三节 大数据理论与大数据应用实践的集成优势 一、大数据学科特征要求理论与实践结合 二、大数据行业特征要求高校与企业合作 参考文献 第四章 大数据采集与存储 **节 大数据采集 一、大数据的来源 二、大数据采集的需求和方法 三、大数据采集软件 第二节 大数据预处理 一、数据预处理的原因 二、数据预处理的方法 三、主要大数据预处理工具简介 第三节 大数据存储 一、大数据存储的关键问题和面临的挑战 二、大数据存储方式 三、常用大数据存储软件 四、大数据存储技术的发展 参考文献 第五章 大数据处理与计算 **节 Apache Hadoop与Apache Spark简介 第二节 Hadoop处理框架 一、Hadoop的由来 二、Hadoop生态系统 三、Hadoop的优势 四、Hadoop的发行版本 第三节 Spark处理框架 一、Spark的由来与发展 二、Spark的特点 三、Spark核心组件介绍 四、Spark与MapReduce对比 参考文献 第六章 大数据分析与可视化 **节 大数据分析类型 一、描述性分析 二、诊断性分析 三、预测性分析 四、规范性分析 第二节 大数据分析方法 一、回归分析 二、分类 三、聚类分析 四、关联规则分析 五、时间序列分析 六、非结构化大数据分析及深度学习 第三节 大数据分析工具 一、大数据分析工具现状 二、大数据分析工具发展趋势 第四节 大数据可视化技术与工具 一、大数据可视化技术 二、大数据可视化工具 三、大数据可视化工具差异分析 参考文献 第七章 大数据应用 **节 大数据在健康医疗领域的应用 一、医疗大数据及其应用 二、临床大数据及其应用 三、生物大数据及其应用 四、健康大数据及其应用 第二节 大数据在公共管理领域的应用 一、公共管理的大数据来源 二、大数据应用对公共管理的作用 三、大数据应用对公共管理的影响 第三节 大数据在其他领域的应用 一、大数据与电子商务 二、大数据与金融 参考文献 第八章 大数据安全与未来 **节 大数据隐私与安全 一、数据隐私与安全保护现状 二、大数据时代的安全挑战 第二节 大数据安全策略与技术 一、大数据安全策略 二、大数据安全关键技术 第三节 大数据共享 一、大数据共享面临的挑战 二、大数据共享的措施与机制 参考文献