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大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研究

大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研究

作者：楊丹
出版社：遼寧大學(xué)出版社出版時間：2020-03-01
開本： 16開 頁數(shù)： 241
中 圖 價:¥17.7(3.0折) 定價  ¥59.0 登錄后可看到會員價
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大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研究 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研究 內(nèi)容簡介

本書從大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用為切入點，介紹了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與平臺解決方案，以及大數(shù)據(jù)算法和數(shù)據(jù)分析，在此基礎(chǔ)上，闡述了大數(shù)據(jù)在道路運輸管理、自助營銷和醫(yī)療中的應(yīng)用。本書共分9個章節(jié)，前后論述嚴(yán)謹(jǐn)，具有較高的理論實踐價值。

大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研究 目錄

第1章 大數(shù)據(jù)概論 1．1 大數(shù)據(jù)技術(shù)簡介 1．2 大數(shù)據(jù)計算模式 1．3 大數(shù)據(jù)執(zhí)行方式 1．4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域 1．5 大數(shù)據(jù)發(fā)展及面臨的挑戰(zhàn) 第2章 處理大數(shù)據(jù)技術(shù) 2．1 Hadoop MapReduce短作業(yè)執(zhí)行性能 2．2 HBase系統(tǒng)安裝 2．3 Zookeeper系統(tǒng)安裝 第3章 大數(shù)據(jù)平臺解決方案 3．1 大數(shù)據(jù)平臺比較 3．2 CDH大數(shù)據(jù)平臺搭建 3．3 HDP大數(shù)據(jù)平臺搭建 第4章 大數(shù)據(jù)分析并行化算法研究 4．1 內(nèi)容概述 4．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并行化算法 4．3 基于K-Means直方圖近似大規(guī)模GBRT并行化算法 4．4 大規(guī)模語義并行化算法 第5章 Spark部署及數(shù)據(jù)分析 5．1 Spark RDD 5．2 Spark的工作機制 5．3 Spark的數(shù)據(jù)讀取及集群搭建 5．4 Spark的應(yīng)用案例 第6章 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析 6．1 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)的背景 6．2 編程模型與系統(tǒng)框架簡介 6．3 分布式平臺的運算 6．4 矩陣計算流圖優(yōu)化 6．5 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 第7章 大數(shù)據(jù)在道路運輸管理中的應(yīng)用 7．1 道路運輸大數(shù)據(jù)分析 7．2 班線客運運營狀況分析 第8章 大數(shù)據(jù)在自助營銷中的應(yīng)用 8．1 大數(shù)據(jù)在自助營銷平臺的價值 8．2 大數(shù)據(jù)在自助營銷平臺的原則 8．3 大數(shù)據(jù)在自助營銷平臺的場景實例 第9章 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用 9．1 解決抗生素危機 9．2 使用大數(shù)據(jù)治病 9．3 基于改進Apriori算法的肺部腫瘤疾病模式分析 9．4 生物黑客 9．5 電子健康 參考文獻
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