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大数据导论--数据思维、数据能力和数据伦理（通识课版） 林子雨 PDF 下载
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相关截图：  资料简介： 本书详细阐述了培养具有数据素养的综合型人才所需要的大数据相关知识储备。本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学生的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。全书共11章，内容包括大数据概述，大数据与云计算、物联网、人工智能，大数据技术，大数据应用，大数据安全，大数据思维，大数据伦理，数据共享，数据开放，大数据交易，大数据治理。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的大数据时代，很具有代表性和说服力，能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。作为通识类课程教材，本书服务于具有数据素养的综合型人才的培养，并非面向大数据专业人才的培养，因此，本书面向的读者对象是非计算机专业（尤其是文科）大学生。 资料目录：
前辅文
第*章 大数据概述
1.1 数据
1.1.1 数据的概念
1.1.2 数据类型
1.1.3 数据组织形式
1.1.4 数据生命周期
1.1.5 数据的使用
1.1.6 数据的价值
1.1.7 数据爆炸
1.2 大数据时代
1.2.1 第三次信息化浪潮
1.2.2 信息科技为大数据时代提供技术支撑
1.2.3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
1.3 大数据的发展历程
1.4 世界各国的大数据发展战略
1.4.1 美国
1.4.2 英国
1.4.3 法国
1.4.4 韩国
1.4.5 日本
1.4.6 中国
1.5 大数据的概念
1.5.1 数据量大
1.5.2 数据类型繁多
1.5.3 处理速度快
1.5.4 价值密度低
1.6 大数据的影响
1.6.1 大数据对科学研究的影响
1.6.2 大数据对社会发展的影响
1.6.3 大数据对就业市场的影响
1.6.4 大数据对人才培养的影响
1.7 大数据的应用
1.8 大数据产业
1.9 本章小结 习题
第2章 大数据与云计算、物联网、人工智能
2.1 云计算
2.1.1 云计算的概念
2.1.2 云计算的服务模式和类型
2.1.3 云计算数据中心
2.1.4 云计算的应用
2.1.5 云计算产业
2.2 物联网
2.2.1 物联网的概念
2.2.2 物联网的关键技术
2.2.3 物联网的应用
2.2.4 物联网产业
2.3 大数据与云计算、物联网的关系
2.4 人工智能
2.4.1 人工智能的概念
2.4.2 人工智能的关键技术
2.4.3 人工智能的应用
2.4.4 人工智能产业
2.5 大数据与人工智能的关系
2.6 本章小结 习题
第3章 大数据技术
3.1 概述
3.2 数据采集与预处理
3.2.1 数据采集的概念
3.2.2 数据采集的3大要点
3.2.3 数据采集的数据源
3.2.4 数据清洗
3.3 数据存储和管理
3.3.1 传统的数据存储和管理技术
3.3.2 大数据时代的数据存储和管理技术
3.4 数据处理与分析
3.4.1 数据挖掘和机器学习算法
3.4.2 大数据处理与分析技术
3.5 数据可视化
3.5.1 数据可视化的概念
3.5.2 数据可视化的重要作用
3.5.3 数据可视化案例
3.6 数据安全和隐私保护
3.6.1 数据安全技术
3.6.2 隐私保护技术
3.7 本章小结 习题
第4章 大数据应用
4.1 大数据在互联网领域的应用
4.1.1 推荐系统的概念
4.1.2 长尾理论
4.1.3 推荐方法
4.1.4 推荐系统模型
4.1.5 推荐系统的应用
4.2 大数据在生物医学领域的应用
4.2.1 流行病预测
4.2.2 智慧医疗
4.2.3 生物信息学
4.2.4 案例：基于大数据的综合健康服务平台
4.3 大数据在物流领域的应用
4.3.1 智能物流的概念
4.3.2 智能物流的作用
4.3.3 智能物流的应用
4.3.4 大数据是智能物流的关键
4.3.5 中国智能物流骨干网——菜鸟
4.4 大数据在城市管理领域的应用
4.4.1 智能交通
4.4.2 环保监测
4.4.3 城市规划
4.4.4 安防领域
4.5 大数据在金融领域的应用
4.5.1 高频交易
4.5.2 市场情绪分析
4.5.3 信贷风险分析
4.5.4 大数据征信
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