l數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學的簡單介紹。l了解企業(yè)建立數(shù)據(jù)湖的各種途徑。l探索如何構(gòu)建自助服務模型,以及如何讓分析師便捷訪問數(shù)據(jù)的最佳實踐。l使用不同的方法來構(gòu)建數(shù)據(jù)湖。l了解不同行業(yè)專家實現(xiàn)數(shù)據(jù)湖的方法。
這是一個大數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代。面對信息的激流,多元化數(shù)據(jù)的涌現(xiàn),大數(shù)據(jù)已經(jīng)為個人生活、企業(yè)經(jīng)營,甚至國家與社會的發(fā)展都帶來了機遇和挑戰(zhàn),大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IT信息產(chǎn)業(yè)中最具潛力的藍海!按髷(shù)據(jù)導論”是一門理論性和實踐性都很強的課程。本書是為高等職業(yè)院校大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用專業(yè)“大數(shù)據(jù)導論”課程全新設計改編的,是一本具有豐富實踐特色
近年來,以ApacheSpark為代表的大數(shù)據(jù)處理框架在學術(shù)界和工業(yè)界得到了廣泛的使用。本書以ApacheSpark框架為核心,總結(jié)了大數(shù)據(jù)處理框架的基礎知識、核心理論、典型的Spark應用,以及相關(guān)的性能和可靠性問題。本書分9章,主要包含四部分內(nèi)容。第一部分大數(shù)據(jù)處理框架的基礎知識(第1~2章):介紹大數(shù)據(jù)處理框架的
本書以獨特的方式講解數(shù)據(jù)科學,不僅讓讀者可以輕松學習數(shù)據(jù)科學理論,又可以動手(手算和機算)進行數(shù)據(jù)科學實戰(zhàn)。本書特色:全彩印刷,圖形、表格、思維導圖豐富;避免深奧的數(shù)學證明,采用簡單的數(shù)學說明;用各種學習圖將本書內(nèi)容貫穿起來;實戰(zhàn)計算,包含小型數(shù)據(jù)的演算和大型數(shù)據(jù)的實戰(zhàn)程序。 本書共13章,內(nèi)容涵蓋豐富的數(shù)據(jù)科學
概述了OPCUA;介紹如何操作已經(jīng)建立好的OPCUA信息模型;OPCA的應用程序架構(gòu)和系統(tǒng)架構(gòu),*后本書對OPCUA協(xié)議子集進行介紹,并對OPCUA與傳統(tǒng)OPC的性能進行了對比。對于那些需要進一步查詢OPCUA詳情的讀者,本書的附錄給出了參考。
本書由國際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域泰斗、UIUC韓家瑋教授和其學生張超博士(現(xiàn)為佐治亞理工學院助理教授)合著。介紹了將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多維知識的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并講解了他們開發(fā)的文本多維數(shù)據(jù)集框架的原理和使用方法。
本書是根據(jù)我國當前測控技術(shù)與儀器專業(yè)教學改革和教材建設的需要而編寫的一本關(guān)于自動檢測技術(shù)及儀表的教材。全書共分4篇19章,深入、系統(tǒng)地介紹了自動檢測技術(shù)及儀表的相關(guān)理論、原理、技術(shù)及其應用等知識。第1篇介紹了檢測技術(shù)及儀表的基本概念及基礎理論,包括檢測技術(shù)及儀表概述、檢測誤差及其處理、信號的描述及其分析、檢測系統(tǒng)及其特
《數(shù)據(jù)清洗》主要介紹數(shù)據(jù)清洗技術(shù)的基本概念與應用。全書共有8章,分別講述了數(shù)據(jù)清洗基礎、數(shù)據(jù)清洗方法、文件類型、數(shù)據(jù)采集與抽取、Excel數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換、ETL數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換、Python數(shù)據(jù)清洗、R語言數(shù)據(jù)清洗!稊(shù)據(jù)清洗》將理論與實踐操作相結(jié)合,通過大量的案例幫助讀者快速了解和應用大數(shù)據(jù)清洗的相關(guān)技術(shù)。針對書中重要
本書根據(jù)《教育部關(guān)于深化職業(yè)教育教學改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的若干意見》精神編寫,以“課程思政”為指導思想,全面介紹了與課程知識體系相關(guān)的國家新政策、行業(yè)新動態(tài)和專業(yè)新知識。主要內(nèi)容包括傳感器與智能檢測技術(shù)基礎、電阻式傳感器、電容式傳感器、電感式傳感器、壓電式傳感器、熱電式傳感器、光電式傳感器、霍爾式傳感器與其他磁敏傳
在過去幾年中,互聯(lián)網(wǎng)、在線營銷以及廣告經(jīng)歷了巨大的變革,然而大家處理數(shù)據(jù)的方式跟幾十年前相比還是大同小異。數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的領(lǐng)跑者(AvinashKaushik)通過《谷歌數(shù)據(jù)分析方法》提出了下一代數(shù)據(jù)分析的框架,將能很大程度地幫助你提高組織的能動性和對市場的反應速度。本書闡述了如何去衡量、分析目前互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)的新技術(shù)和應