正版新书]大数据技术与应用项目教程周苏,包红 主编 编978711178

前言
课程教学进度表
项目1大数据与数据治理
【学习目标】
【知识学习】
11智能时代的数字文明
12什么是大数据
121信息爆炸的起源
122大数据的定义
123用3V描述大数据特征
124广义的大数据
13大数据的结构类型
14数据治理及其内涵
141什么是数据资产
142数据治理的内涵
15大数据的由来
151硬件性价比提高与软件技术进步
152云计算的普及
153大数据作为BI的进化形式
154从交易数据分析到交互数据分析
【项目实施】
任务11典型案例：准确预测地震
任务12了解大数据及其在线支持
【习题】
项目2大数据思维变革
【学习目标】
【知识学习】
21转变之一：样本=总体
211小数据时代的随机采样
212全数据模式：样本=总体
22转变之二：接受数据的混杂性
221允许不精确
222大数据简单算法与小数据复杂算法
223从纷繁数据中获取事物发展的概率
224混杂性是标准途径
23转变之三：数据的相关关系
231关联物，预测的关键
232“是什么”，而不是“为什么”
233对小数据的因果关系分析
234对大数据的相关关系分析
【项目实施】
任务21典型案例：电商推荐系统
任务22深入理解大数据的三个思维变革
【习题】
项目3大数据可视化
【学习目标】
【知识学习】
31数据与可视化
311数据的可变性
312数据的不确定性
313数据的背景信息
314打造最好的可视化效果
32数据与图形
321数据与走势
322视觉信息的科学解释
33视觉分析
331热点图
332时间序列图
333网络图
334空间数据制图
34实时可视化
35数据可视化的运用
【项目实施】
任务31典型案例：南丁格尔玫瑰图
任务32绘制泰坦尼克镶嵌图
【习题】
项目4大数据商业规则
【学习目标】
【知识学习】
41大数据的跨界年度
411大数据的崛起
412谷歌的大数据行动
413亚马逊的大数据行动
42将信息变成竞争优势
421数据价格下降而需求上升
422大数据应用程序兴起
423实时响应用户的要求
424企业构建大数据战略
43大数据营销
431像媒体公司一样思考
432面对新的机遇与挑战
433自动化营销
434创建高容量和高价值内容
435内容营销
436内容创作与众包
437用投资回报率评价营销效果
【项目实施】
任务41典型案例：大数据企业的缩影——谷歌
任务42大数据营销的优势与核心内涵
【习题】
项目5大数据促进医疗与健康
【学习目标】
【知识学习】
51大数据与循证医学
52大数据带来医疗新突破
521量化自我，关注个人健康
522可穿戴的个人健康设备
523大数据时代的医疗信息
53医疗信息数字化
54搜索：超级大数据的最佳伙伴
55数据决策的崛起
551数据辅助诊断
552你考虑过……了吗
553大数据分析使数据决策崛起
【项目实施】
任务51典型案例：大数据变革公共卫生
任务52熟悉大数据在医疗健康领域的应用
【习题】
项目6大数据激发创造力
【学习目标】
【知识学习】
61大数据帮助改善设计
611与玩家共同设计游戏
612以人为本的汽车设计理念
613寻找最佳音响效果
614建筑，数据取代直觉
62大数据操作回路
621信号与噪声
622大数据反馈回路
623最小数据规模
624大数据应用的优势
63数字孪生
631数字孪生的原理
632数字孪生基本组成
633数字孪生的研究
634数字孪生与数字生产线
64将数据转化为资产
641将原创数据变为增值数据
642大数据催生崭新的应用程序
643在大数据“空白”中提取最大价值
【项目实施】
任务61典型案例：脸书的设计决策
任务62熟悉大数据激发创造力方法
【习题】
项目7大数据预测分析
【学习目标】
【知识学习】
71什么是预测分析
711预测分析的作用
712数据具有内在预测性
713定量分析与定性分析
72统计分析
721A/B测试
722相关性分析
723回归性分析
724数据挖掘
73大数据分析生命周期
731商业案例评估
732数据标识
733数据获取与过滤
734数据提取
735数据验证与清理
736数据聚合与表示
737数据分析
738数据可视化
739分析结果的使用
【项目实施】
任务71典型案例：葡萄酒的品质
任务72大数据准备度自我评分表
【习题】
项目8大数据存储技术
【学习目标】
【知识学习】
81分布式处理
811分布式系统
812分布式文件系统
813并行与分布式数据处理
814分布式存储
82大数据存储概念
821分片与复制
822CAP定理
823BASE设计原理
824存储虚拟化
83NoSQL数据库
831主要特征
832键-值存储
833文档存储
834列簇存储
835图存储
836NoSQL与RDBMS的主要区别
84NewSQL数据库
【项目实施】
任务81典型案例：亚马逊，数据在云端
任务82熟悉大数据存储技术
【习题】
项目9大数据处理技术
【学习目标】
【知识学习】
91开源技术商业支援
92大数据技术架构
93Hadoop数据处理基础
931Hadoop的由来
932Hadoop的优势
933Hadoop的发行版本
934Hadoop与NoSQL
94大数据处理模式
941处理的特点与工作量
942SCV原则
943批处理模式
944实时处理模式
【项目实施】
熟悉大数据技术架构与处理
【习题】
项目10大数据与云计算
【学习目标】
【知识学习】
101什么是云计算
1011云计算的定义
1012云基础设施
102计算虚拟化
103网络虚拟化
1031网卡虚拟化
1032虚拟交换机
1033接入层虚拟化
1034覆盖网络虚拟化
1035软件定义网络
104云计算服务形式
105大数据与云计算
1051大数据与云计算相辅相成
1052对大数据处理的意义
1053数据即服务
106云的挑战
【项目实施】
任务101典型案例：我国大数据、云计算处世界第一梯队
任务102深入理解云计算与大数据的相辅相成
【习题】
项目11大数据与人工智能
【学习目标】
【知识学习】
111人工智能概述
112机器学习基础
1121基本概念
1122基本结构
1123研究领域
1124学习分类
1125神经网络方法
113语义分析
1131自然语言处理
1132文本分析
1133语义检索
114大数据与大语言模型
1141人工智能大语言模型
1142大数据与大模型
【项目实施】
熟悉阿里云大模型“通义千问”
【习题】
项目12大数据安全与法律
【学习目标】
【知识学习】
121消费者的隐私权
122大数据的安全问题
1221采集汇聚安全
1222存储处理安全
1223共享使用安全
123大数据的管理维度
124大数据的安全体系
1241大数据安全治理
1242大数据安全测评
1243大数据安全运维
1244以数据为中心的安全防护要素
1245主动防御协同体系
1246协同安全防护流程
125大数据伦理与法规
1251大数据的伦理问题
1252大数据的伦理规则
1253数据安全法
1254大数据安全法规
【项目实施】
任务121典型案例：《中华人民共和国个人信息保护法》施行
任务122熟悉大数据安全定义与法规
【习题】
项目13数据科学及其职业
【学习目标】
【知识学习】
131计算思维
1311计算思维的概念
1312计算思维的作用
1313计算思维的特点
132数据工程师的社会责任
1321职业化和道德责任
1322软件工程师道德规范
1323《计算学科教学计划》社会和职业要求
133数据科学与职业技能
1331数据科学重要技能
1332重要数据科学技能
1333技能因职业角色而异
134大数据人才培养
1341大数据生态系统关键角色
1342大数据人才所需的技能
1343大数据人才所需的素质
【项目实施】
熟悉数据科学及其职业
【习题】
项目14大数据发展展望
【学习目标】
【知识学习】
141大数据资产的崛起
1411数据市场的兴起
1412不同的商业模式
1413将原创数据变为增值数据
1414大数据催生新的应用程序
1415在大数据“空白”中提取最大价值
142大数据发展趋势
143大数据技术展望
1431数据管理仍然很难
1432数据孤岛继续激增
1433流媒体分析的突破
1434技术发展带来技能转变
1435“快速数据”和“可操作数据”
1436预测分析将数据转化为预测
【项目实施】
任务141典型案例：拥有原创数据的优势
任务142课程学习与实践
总结
【习题】
附录习题参考答案
参考文献

项目式编写体例，适合职业教育本科、高等职业院校学生学习使用。
把大数据的相关概念、基础知识和技术技巧融入实践当中。
涉及大数据在商业、医疗健康、预测分析、云计算、人工智能、安全与法律等领域的应用。
配套提供电子课件、微课视频、教学大纲、教案、习题参考答案、教学进度表、实验手册。