大数据处理与分析入门指南
第一章大数据处理基础.........2
1.1大数据的定义与特征....2
1.2大数据处理的挑战与机遇...2
1.3大数据处理的常用技术....3
第二章数据采集与存储.........4
2.1数据采集方法.......4
2.2数据存储技术........4
2.3分布式存储系统.......4
第三章数据预处理....5
3.1数据淸洗..........5
3.2数据集成..........5
3.3数据转换.........6
第四章分布式汁算框架.........6
4.1 Hadoop .....6
4.2 Spark 框架....7
4.3分布式计算原理.......7
第五章数据挖掘与机器学习.......8
5.1数据挖掘概述.......8
5.2常用机器学习算法......8
5.3模型评估与优化.......9
第六聿大数据分析工具与应用......9
6.1 Python数据分析X具.......9
6.2 R讲言数据分折工具.........10
6.3大数据分析设用案例....10
第七章数据可视化..........11
7.1数据可视化概述......11
7.2常用数据可视化工具....12
7.3数据可视化案例分析....12
第八章数据安全与隐私保护......13
8. 1数据安全槪述......13
8. 2数据加密技术......13
8.3数据隐私保护策略.....13
第九章大数据项H管理........14
9.1项M管理概述.......14
9.2大数据项目生命周期....15
9.3项M管理与团队协作....15
第十章大数据职业发展........15
10.1大数据职此分类....15
10.1.1数据工程师.....16
10.1.2数据分析师.....16
10.1. 3数据科学家...16