数据科学导论(第4版)

第1章 引论 1.1 序言 1.2 本书结构 第2章 数据与大数据 2.1 数据的定义 2.1.1 数据的定义 2.1.2 其他相关概念 2.2 大数据的概念 2.3 大数据的4V特性 2.3.1 体量(Volume) 2.3.2 多样性(Variety) 2.3.3 价值／真实性(Value／Veracity) 2.3.4 速度(Velocitv) 2.3.5 对4V特性的体会 2.4 数据简史 2.5 大数据时代 2.5.1 大数据时代的来临 2.5.2 大数据的产生根源 2.5.3 大数据时代带来的挑战 第3章 数据科学 3.1 数据科学简述 3.1.1 数据科学的定义 3.1.2 数据科学的由来 3.1.3 数据科学的研究范畴 3.2 数据科学的研究方法 3.2.1 范式和范式的演化过程 3.2.2 第四范式兴起的社会根源 3.2.3 数据科学研究的一般流程 第4章 数据科学的研究方法 4.1 数据的类型 4.2 数据的获取 4.2.1 网络爬虫的一般框架 4.2.2 网页遍历策略 4.2.3 链接分析&PageRank算法 4.2.4 新策略 4.3 数据的预处理 4.3.1 数据预处理的目的 4.3.2 数据清洗 4.3.3 数据集成 4.3.4 数据变换 4.3.5 数据归约 4.4 数据的存储 4.4.1 数据存储的发展 4.4.2 大数据对存储带来的挑战 4.4.3 云存储方式 4.5 数据的管理 4.5.1 数据管理的发展阶段 4.5.2 大数据时代数据管理的特点 4.5.3 非关系型数据库 4.5.4 开源的NoSOL数据库软件