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第1章 大數(shù)據(jù)概述
1.1 什么是大數(shù)據(jù)?
1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程
1.3 大數(shù)據(jù)關鍵技術
1.4 大數(shù)據(jù)計算模式
本章小結
課后習題
第2章 大數(shù)據(jù)分布式存儲
2.1 大數(shù)據(jù)處理架構 Hadoop
2.2 分布式文件系統(tǒng) HDFS
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課后習題
第3章 大數(shù)據(jù)分布式處理
3.1 MapReduce
3.2 Spark
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課后習題
第4章 Python語言基礎
4.1 Python基本語法
4.2 NumPy簡介
4.3 Pandas簡介
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課后習題
第5章 Python基本數(shù)據(jù)處理
5.1 數(shù)據(jù)清洗
5.2 數(shù)據(jù)透視
5.3 數(shù)據(jù)分組
5.4 離散化處理
5.5 合并數(shù)據(jù)集
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課后習題

第6章 Python 數(shù)據(jù)可視化

6.1 matplotlib繪圖基礎

6.2 matplotlib可視化實例

6.3 Seaborn繪圖

6.4 中文分詞及詞云圖

6.5 圖像處理簡介

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課后習題

第7章 數(shù)據(jù)分析之機器學習

7.1 機器學習基本概念

7.2 機器學習庫sklearn簡介

7.3 回歸算法原理與應用

7.4 支持向量機算法原理與應用

7.5 KNN分類算法原理與應用

7.6 KMeans 聚類算法原理與應用

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課后習題

第8章 數(shù)據(jù)分析之文本分析

8.1 距離度量和相似性度量

8.2 文本向量表示及應用

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第9章 PySpark 數(shù)據(jù)處理及分析

9.1 PySpark數(shù)據(jù)基本操作

9.2 PySpark 機器學習

9.3 Spark Streaming流處理技術

9.4 Kafka消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)

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課后習題

第10章 大數(shù)據(jù)應用綜合案例

10.1 網(wǎng)絡爬行器

10.2 案例需求分析

10.3 案例設計

10.4 案例實現(xiàn)

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課后習題

參考文獻