大數(shù)據(jù)入門與實驗

第1章 大數(shù)據(jù)的時代背景
1.1 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生
1.2 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略
1.2.1 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的內(nèi)涵及意義
1.2.2 中國大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的層次體系
1.3 大數(shù)據(jù)的應用
1.3.1 大數(shù)據(jù)在電子政務中的應用
1.3.2 大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡通信行業(yè)中的應用
1.3.3 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)中的應用
1.3.4 大數(shù)據(jù)在能源行業(yè)中的應用
1.3.5 大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)中的應用
1.4 大數(shù)據(jù)人才的需求
1.4.1 大數(shù)據(jù)人才的能力要求
1.4.2 大數(shù)據(jù)人才的分類
1.5 數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)
1.5.1 數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的定位
1.5.2 數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的培養(yǎng)目標
第2章 大數(shù)據(jù)初識
2.1 大數(shù)據(jù)的定義
2.2 大數(shù)據(jù)的特征
2.3 典型行業(yè)的大數(shù)據(jù)
2.3.1 金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)
2.3.2 健康醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)
2.3.3 電信行業(yè)的大數(shù)據(jù)
2.3.4 電子商務行業(yè)的大數(shù)據(jù)
第3章 大數(shù)據(jù)技術(shù)初識
3.1 數(shù)據(jù)分析流程
3.1.1 數(shù)據(jù)分析的基本流程
3.1.2 數(shù)據(jù)預處理
3.1.3 數(shù)據(jù)探查
3.1.4 數(shù)據(jù)建模與應用
3.1.5 數(shù)據(jù)可視化
3.2 數(shù)據(jù)分析技術(shù)
3.2.1 經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘
3.2.2 機器學習簡介
3.2.3 模型評估
3.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)框架與生態(tài)
3.3.1 Hadoop
3.3.2 Spark
3.3.3 NoSQL
第4章 大數(shù)據(jù)分析教學平臺——BDAP
4.1 BDAP簡介
4.1.1 大數(shù)據(jù)教學的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)
4.1.2 BDAP總覽
4.1.3 BDAP的特點與優(yōu)勢
4.2 BDAP的功能
4.2.1 文件管理功能
4.2.2 數(shù)據(jù)挖掘功能
4.2.3 可視化功能
4.2.4 深度學習探索功能