大数据管理与应用

**部分概念篇**章绪论/ **节大数据时代/ 第二节数据和大数据/ 第三节大数据的管理与应用概述/ 第四节大数据管理与应用的理论、技术和应用体系/ 第五节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第二部分基础篇第二章大数据管理与应用的数学基础/ **节线性代数基础/ 第二节优化基础/ 第三节统计基础/ 第四节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第三章大数据管理与应用的机器学习基础/ **节机器学习概述/ 第二节机器学习的分类/ 第三节模型评估与选择/ 第四节计算学习理论/ 第五节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第三部分技术篇第四章数据采集与数据存储/ **节数据采集/ 第二节关系型数据存储/ 第三节非关系型数据存储/ 第四节数据仓库/ 第五节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第五章数据预处理/ **节数据质量/ 第二节数据清洗/ 第三节数据变换/ 第四节数据集成/ 第五节其他预处理方法/ 第六节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第六章数据回归分析/ **节数据回归分析概述/ 第二节线性回归分析/ 第三节岭回归分析和LASSO回归分析/ 第四节广义线性回归分析/ 第五节非线性回归分析/ 第六节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第七章数据分类分析/ **节数据分类分析概述/ 第二节基于函数的分类分析/ 第三节基于概率的分类分析/ 第四节基于*近邻的分类分析/ 第五节基于决策树的分类分析/ 第六节基于规则的分类分析/ 第七节集成分类分析/ 第八节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第八章数据聚类分析/ **节数据聚类分析概述/ 第二节基于层次的聚类分析/ 第三节基于划分的聚类分析/ 第四节基于密度的聚类分析/ 第五节基于网格的聚类分析/ 第六节基于模型的聚类分析/ 第七节集成聚类分析/ 第八节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第九章数据关联分析/ **节数据关联分析概述/ 第二节关联规则分析/ 第三节序列模式分析/ 第四节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第十章深度学习/ **节深度学习概述/ 第二节神经网络/ 第三节深度前馈网络/ 第四节卷积神经网络/ 第五节循环神经网络/ 第六节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第十一章文本分析/ **节文本分析概述/ 第二节文本预处理/ 第三节特征提取和文本表示方法/ 第四节文本分类分析/ 第五节文本聚类分析/ 第六节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第十二章Web分析/ **节Web分析概述/ 第二节Web内容分析/ 第三节Web结构分析/ 第四节Web使用分析/ 第五节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第十三章可视化技术/ **节可视化概述/ 第二节可视化主要类型 / 第三节可视化主要方法/ 第四节可视化评测/ 第五节应用案例 / 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第十四章数据治理/ **节数据治理概述/ 第二节元数据治理/ 第三节数据质量治理/ 第四节数据安全治理/ 第五节数据治理评估/ 第六节应用案例/ 思考与练习/ 本章扩展阅读/ 第四部分平台与发展篇第十五章大数据计算平台/ **节大数据计算平台概述/ 第二节基于Hadoop的大数据计算平台/ 第三节基于Spark的大数据计算平台/ 第四节应用案例/ 思考与