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目录部 大数据篇 章 绪论 31.1 大数据的定义 31.2 大数据的产生 41.3 大数据的来源 51.4 大数据的特征 61.5 大数据的作用 8第 2 章 大数据架构 102.1 云计算 102.1.1 云计算两大核心功能 112.1.2 云计算的典型特征 122.1.3 云计算的三种模式 132.1.4 云计算的服务方式 142.1.5 云算据中心 142.1.6 云计算典型应用 152.2 大数据架构及关键技术 162.2.1 大数据架构 162.2.2 关键技术 19. Hadoop 体系架构 19第 3 章 大数据采集及预处理 323.1 大数据采集 323.2 网络爬虫 34 3.3 数据预处理 583.3.1 数据预处理的原因 583.3.2 数据预处理技术 583.4 常用ETL 工具 62第 4 章 大数据存储 634.1 大数据存储概述 644.2 大数据的存储设备 654.2.1 数据存储设备 654.2.2 数据存储模式 674.3 数据库和数据仓库 694.3.1 传统数据库 694.3.2 大数据数据库 714.3.3 数据仓库 76第 5 章 大数据分析与挖掘 795.1 大数据分析 795.2 大数据分析的步骤与方法 825.3 大数据挖掘 83第 6 章 大数据可视化 876.1 数据可视化 886.2 大数据可视化的方法 896.3 大数据可视化工具 99 第 7 章 大数据应用 1057.1 国外大数据应用 1057.2 国内大数据应用 108第二部分 人工智能篇第 8 章 人工智能概论 1158.1 人工智能的概念 1168.2 人工智能的分类和学派 1198.2.1 人工智能的分类 1198.2.2 人工智能的学派 1218.3 人工智能的发展 18.4 人工智能研究的基本内容 1288.5 当人工智能遇上大数据 1318.6 人工智能引发的思考 132第 9 章 机器学习 1399.1 机器学习概述 1409.2 机器学习的基本流程 1439.3 机器学习算法 1469.4 决策树分类 1549.5 逻辑回归分类 1709.6 支持向量机 1779.7 聚类 1849.8 关联规则 1909.9 人工神经网络 194 0 章 深度学习 22210.1 深度学习概述 22210.2 卷积神经网络 22510.3 循环神经网络 22610.4 生成对抗网络 22810.5 强化学习 0 10.6 迁移学习 110.7 对偶学习 2 1 章 人工智能应用 411.1 图像识别与分类 511.2 语音识别 11.3 人脸识别和情感计算 11.4 自动驾驶 24111.5 智能家居 24311.6 专家系统 24611.7 机 器人 24811.8 自然语言处理 25111.9 AI 应用 253第三部分 实践篇 2 章 Python 概述 25712.1 Python 的发展简史 25712.2 Python 的特点 2581. Python 的应用领域 26012.4 Python 开发环境安装配置 26412.4.1 Jupyter Notebook 26412.4.2 Spyder 26612.4.3 Anaconda Prompt. 26612.5 Python 类库的导入 268 3 章 Python 语法基础 27113.1 标识符、常量、变量 27113.2 数据类型、运算符 27213.2.1 数据类型 27213.2.2 运 算符 27613.3 函数 28213.3.1 内置函数 282 13.3.2 用户自定义函数 286 4 章 列表与字典 28814.1 列表 28814.2 字典 29614.3 元组 29814.4 集合 301 5 章 Python 控制结构 30515.1 顺序结构 30515.2 选择结构 30615.2.1 单分支if 语句 30615.2.2 双分支if 语句 30715.. 多分支if 语句 30815.2.4 if 语句的嵌套 30915.3 循环结构 31115.3.1 while 语句 31115.3.2 for 语句 31315.3.3 break 语句和continue语句 31615.3.4 循环嵌套 31815.4 经典算法 319 6 章 文件与数据库 32716.1 文件的概念及分类 32716.2 文件的打开与关闭 32916.2.1 文件的打开 32916.2.2 文件的关闭 33016.3 文件的读/写 33116.3.1 用于文件读/写的方法 33116.3.2 文件读/写示例 33216.4 数据库访问 33516.4.1 Access 数据库访问 33516.4.2 MySL 数据库访问 34416.4.3 MongoDB 数据库访问 356 7 章 Python 常用类库 37017.1 NumPy 库 37117.2 Matplotlib 库 37517.3 Pandas 库 38217.4 Scikit-learn 库 38617.5 Keras 库 386参考文献 393
杨忠宝,长春工程学院计算机学院副教授、基础教学部主任,《大数据与人工智能》课程组负责人。主要研究方向为大数据、数据库、人工智能。发表10余篇,其中一篇被EI索引;曾在我社主编出版教材《C语言程序设计教程》等;主持或参与的省部级项目1项、厅局级项目2项。历年主讲的课程包括C语言程序设计、VB语言程序设计、JA语言程序设计、大学计算机基础、网页设计、计算机网络、数据库原理、C#程序设计、大数据与人工智能等。佘向飞,长春工程学院计算机学院副教授,主要研究方向为软件工程,大数据。发表10余篇,出版著作6部。
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