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本書基于計算機類專業(yè)對大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的實戰(zhàn)需求，在闡述數(shù)據(jù)科學、Hadoop和Spark配置要點和大數(shù)據(jù)處理周期的基礎(chǔ)上，重點闡述大數(shù)據(jù)采集與存儲、預處理、特征工程、數(shù)據(jù)可視化分析、機器學習基礎(chǔ)等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及其Python實現(xiàn)，以及基于Hadoop和Spark平臺的Python接口調(diào)用和機器學習編程實例分析。本書既強調(diào)了大數(shù)據(jù)處理周期的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，又突出機器學習算法及其在分布式系統(tǒng)中的應(yīng)用編程方法。
本書可作為高等院校計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能、軟件工程等專業(yè)的教材，也可作為大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)人員和研究生的學習參考用書。