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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
- ISBN：9787561098912
- 條形碼：9787561098912 ; 978-7-5610-9891-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研究 內(nèi)容簡(jiǎn)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(diǎn)，介紹了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與平臺(tái)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(yùn)輸管理、自助營(yíng)銷和醫(yī)療中的應(yīng)用。本書共分9個(gè)章節(jié)，前后論述嚴(yán)謹(jǐn)，具有較高的理論實(shí)踐價(jià)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(jiǎn)介
1．2 大數(shù)據(jù)計(jì)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(tái)解決方案
3．1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)比較
3．2 CDH大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建
3．3 HDP大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(yǔ)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析
6．1 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的背景
6．2 編程模型與系統(tǒng)框架簡(jiǎn)介
6．3 分布式平臺(tái)的運(yùn)算
6．4 矩陣計(jì)算流圖優(yōu)化
6．5 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第7章 大數(shù)據(jù)在道路運(yùn)輸管理中的應(yīng)用
7．1 道路運(yùn)輸大數(shù)據(jù)分析
7．2 班線客運(yùn)運(yùn)營(yíng)狀況分析
第8章 大數(shù)據(jù)在自助營(yíng)銷中的應(yīng)用
8．1 大數(shù)據(jù)在自助營(yíng)銷平臺(tái)的價(jià)值
8．2 大數(shù)據(jù)在自助營(yíng)銷平臺(tái)的原則
8．3 大數(shù)據(jù)在自助營(yíng)銷平臺(tái)的場(chǎng)景實(shí)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(jī)
9．2 使用大數(shù)據(jù)治病
9．3 基于改進(jìn)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(xiàn)
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