大数据导论(4.42G)

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大数据导论(4.42G)

〖课程介绍〗:

《大数据导论》是一门公共选修课程，向各专业的大学生普及大数据的基础知识，讲解大数据处理和分析的基本技术，以及大数据的典型应用案例和不同场景的作用等。目的是使学习者能了解大数据的基本概念和大数据处理的基本技术，理解大数据分析的基本方法，并能够应用大数据思维和分析方法解决问题。

〖课程目录〗:
    {1}--课程简介
┗━━{1}--《大数据导论》课程简介
{2}--第一章绪论
┣━━{1}--1.1什么是大数据
┣━━{2}--1.2大数据的价值和作用
┗━━{3}--1.3大数据时代的思维变革
{3}--第二章大数据相关技术基础
┣━━{1}--2.1大数据相关技术基础(1)：云计算和Hadoop简介
┣━━{2}--2.2大数据相关技术基础(2)：大数据采集和预处理
┗━━{3}--2.3大数据相关技术基础(3)：大数据计算、分析与可视化
{4}--第三章数据采集与预处理
┣━━{1}--3.1大数据的来源
┣━━{2}--3.2大数据采集
┣━━{3}--3.3大数据预处理
┗━━{4}--3.4大数据集成
{5}--第四章Hadoop架构和大数据存储简介
┣━━{1}--4.1hadoop简介之一
┣━━{2}--4.1hadoop简介之二
┣━━{3}--4.2HDFS的简要介绍
┣━━{4}--4.3基于HDFS的数据库之一
┣━━{5}--4.3基于HDFS的数据库之二
┣━━{6}--4.3基于HDFS的数据库之三
┣━━{7}--4.4一种基于Hadoop的数据仓库之一
┣━━{8}--4.4一种基于Hadoop的数据仓库之二
┗━━{9}--4.4一种基于Hadoop的数据仓库之三
{6}--第五章典型大数据计算框架
┣━━{1}--5.1一种并行编程模型--MapReduce-之一
┣━━{2}--5.1一种并行编程模型--MapReduce-之二
┣━━{3}--5.1一种并行编程模型--MapReduce-之三
┣━━{4}--5.1一种并行编程模型--MapReduce-之四
┣━━{5}--5.2ApacheSpark之一
┣━━{6}--5.2ApacheSpark之二
┗━━{7}--5.2ApacheSpark之三
{7}--第六章大数据分析
┣━━{1}--6.1数据描述性分析
┣━━{2}--6.2回归分析
┣━━{3}--6.3聚类分析
┣━━{4}--6.4分类分析
┗━━{5}--6.5Weka数据挖掘软件简介
{8}--第七章大数据可视化
┣━━{1}--7.1.1数据可视化的概念
┣━━{2}--7.1.2数据可视化的发展历程
┣━━{3}--7.1.3数据可视化技术
┣━━{4}--7.2.1数据可视化的技术分类
┣━━{5}--7.2.2数据可视化具体方法
┣━━{6}--7.3.1数据可视化工具简介
┣━━{7}--7.3.2Excel数据可视化方法与应用
┗━━{8}--7.3.3Tableau可视化基础
{9}--第八章大数据的应用
┣━━{1}--8.1大数据的广泛应用
┣━━{2}--8.2.1推荐系统-1
┣━━{3}--8.2.2推荐系统-2
┣━━{4}--8.3.1城市大数据-1
┗━━{5}--8.3.2城市大数据-2   

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