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| 內容簡介： |
《医学大数据挖掘与应用》是将大数据这一计算机前沿科学和基础教学有机结合的典范教材，全面介绍了大数据和相关的基础知识，由浅入深地剖析了大数据的分析处理方法和技术手段，突出介绍了其在医学上的实践应用。
全书共10章。第1章概括介绍了大数据，第2～4章介绍了大数据的采集、预处理、建模和可视化方法，第5、6章介绍了Hadoop技术，第7章介绍了NoSQL技术，第8章介绍了大数据与云计算的关系，第9章介绍了大数据解决方案，第10章就医学大数据挖掘做了专题介绍。
本书可作为医学高等院校计算机专业大数据分析及应用课程的教材，也可作为相关技术人员的参考用书。
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| 目錄：
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第1章 大数据概论
1.1 大数据技术概述
1.1.1 大数据的基本概念
1.1.2 IT产业的发展简史
1.1.3 大数据的来源
1.1.4 大数据的产生过程
1.1.5 大数据的特点
1.1.6 大数据处理的基本流程
1.1.7 大数据的数据结构类型
1.1.8 大数据的特征
1.1.9 大数据的应用领域
1.2 大数据技术架构
1.3 大数据的整体技术和关键技术
1.4 大数据分析的典型工具简介
1.5 大数据的未来发展趋势
本章小结
习题1
第2章 大数据的采集及预处理
2.1 数据采集概述
2.1.1 数据分类体系
2.1.2 数据采集
2.1.3 数据采集系统
2.1.4 临床试验电子数据采集系统
2.2 大数据采集的数据来源
2.3 大数据采集的技术方法
2.4 大数据处理与集成
本章小结
习题2
第3章 大数据建模概述
3.1 数据模型简介
3.1.1 数据模型的定义
3.1.2 数据模型之间的关系
3.2 大数据建模的主要技术方法
3.2.1 经典大数据建模常用的技术方法
3.2.2 分布式处理大数据的技术方法
3.2.3 大数据分析模式的分类
3.3 大数据建模过程
3.3.1 大数据建模流程
3.3.2 大数据建模应遵循的规律
3.4 医学大数据建模应用案例
本章小结
习题3
第4章 数据可视化应用
4.1 数据可视化概述
4.1.1 数据可视化的由来
4.1.2 数据可视化的概念
4.2 数据可视化的设计
4.2.1 数据可视化流程
4.2.2 数据可视化过程
4.3 数据可视化的表达方式
4.3.1 传统的表达方式
4.3.2 现代的表达方式
4.4 数据可视化的工具
4.4.1 入门级工具
4.4.2 在线数据可视化工具
4.4.3 互动图形用户界面控制
4.4.4 三维工具
4.4.5 地图工具
4.4.6 进阶工具
4.4.7 专家级工具
4.5 数据可视化在生物领域中的应用
本章小结
习题4
第5章 Hadoop概论
5.1 Hadoop概述
5.1.1 Hadoop的发展历史
5.1.2 Hadoop的功能与优势
5.1.3 Hadoop应用现状和发展趋势
5.1.4 Linux下Hadoop平台的搭建
5.1.5 Windows下Hadoop平台的搭建
5.2 Hadoop结构简介
5.2.1 HDFS
5.2.2 MapReduce
5.2.3 Common
5.2.4 YARN
5.2.5 其他模块
5.3 Apache Spark概述
5.3.1 Apache Spark原理
5.3.2 Apache Spark的优点
本章小结
习题5
第6章 HDFS、MapReduce和
Common概论
6.1 HDFS概述
6.1.1 HDFS的设计目标
6.1.2 HDFS架构
6.1.3 HDFS工作原理
6.1.4 HDFS源代码结构
6.1.5 HDFS接口
6.2 MapReduce概述
6.2.1 MapReduce功能和技术特征
6.2.2 MapReduce工作机制
6.2.3 MapReduce执行流程
6.2.4 MapReduce编程源码范例
6.2.5 MapReduce接口
6.3 Common概述
本章小结
习题6
第7章 NoSQL技术
7.1 NoSQL基础知识
7.1.1 大数据的一致性策略
7.1.2 大数据的分区与放置策略
7.1.3 大数据的复制与容错技术
7.1.4 大数据的缓存技术
7.2 NoSQL的种类
7.2.1 键值存储
7.2.2 列存储
7.2.3 面向文档存储
7.2.4 图形存储
7.3 典型的NoSQL工具
7.3.1 Redis
7.3.2 Bigtable
7.3.3 CouchDB
7.3.4 Neo4j
本章小结
习题7
第8章 云计算与大数据
8.1 云计算概论
8.1.1 云计算的定义
8.1.2 云计算的基本特征
8.1.3 云计算的服务模式
8.1.4 云计算的部署模式
8.2 云计算的相关技术
8.2.1 虚拟化技术
8.2.2 大数据分布式存储
8.2.3 大数据管理技术
8.2.4 并行编程模式
8.2.5 云计算数据中心
8.2.6 云计算集群
8.2.7 云计算仿真
8.3 云计算安全
8.3.1 云计算安全现状
8.3.2 云计算安全服务体系
8.3.3 云计算安全关键技术
8.4 医学大数据与云计算
8.4.1 生物医学大数据的云解决方案
8.4.2 区域医疗信息云平台建设
本章小结
习题8
第9章 大数据解决方案
9.1 大数据解决方案基础
9.2 典型大数据解决方案
9.2.1 Microsoft大数据解决方案
9.2.2 Oracle大数据解决方案
9.2.3 IBM大数据解决方案
9.2.4 Intel大数据解决方案
9.3 医学及商业大数据具体应用案例
9.3.1 医学大数据应用案例
9.3.2 商业大数据应用案例
本章小结
习题9
第10章 医学大数据挖掘
10.1 国内外医学大数据的发展现状
10.1.1 国外医学大数据的发展现状
10.1.2 国内医学大数据的发展现状
10.2 医学大数据的种类、问题及对策
10.2.1 医学大数据的种类
10.2.2 医学大数据存在的问题及对策
10.3 医学大数据挖掘的特点、主要方法及应用
10.3.1 大数据挖掘概述
10.3.2 医学大数据挖掘的特点
10.3.3 医学大数据挖掘的主要方法
10.3.4 医学大数据挖掘的应用
10.4 基于互联网的大数据挖掘与生物监测
10.4.1 基于互联网的大数据生物监测原理
10.4.2 基于互联网的大数据生物
监测的典型应用
本章小结
习题10
习题答案
参考文献
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| 內容試閱：
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IT产业在其发展历程中，经历过几轮技术浪潮。如今，大数据浪潮正在迅速朝我们涌来，并将触及各个行业和生活的许多方面。大数据浪潮将比之前发生过的浪潮更大、触及面更广，给人们的工作和生活带来的变化和影响更大。
大数据的应用激发了一场思想风暴，也悄然改变了我们的生活方式和思维习惯。大数据正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起科研、医学、军事等领域的深刻变革。因此，在当前大数据浪潮的猛烈冲击下，包括医学在内的各种专业在校大学生迫切需要充实和完善自己原有的IT知识结构，掌握两个“本领”，一是大数据基本技术与应用，使大数据为我所用的本领；二是挖掘数据之间隐藏的规律与关系，使大数据更好地服务于社会发展的本领。为此，本书围绕大数据及其相关技术，采用深入浅出的叙述方式，简明扼要地阐述了大数据和云计算等新兴技术的基本理论、知识内容、关键技术和实际应用，目的是让广大医药院校师生以计算机公共基础课程为知识载体，对大数据在医学领域的应用方法和相关知识有所了解。而将大数据相关课程纳入大学基础教育中，必将引领学生更好地把握时代科学发展的脉搏和历史赋予的机遇。
在编写原则上，本书既维持了大数据相关信息技术本身应有的系统性和理论性，又着重体现其在医学方向的应用性与针对性；本着理论联系实际的教学目的，注重启发式教学策略，同时适合混合式教学模式，便于学生理解和掌握。本书内容涵盖大数据概论、大数据的采集及预处理、数据建模和可视化方法、Hadoop技术、NoSQL数据管理技术、大数据与云计算的关系、大数据解决方案以及医学大数据挖掘。由于医学自身的特殊性，在此领域开展大数据挖掘应用教学，意义深远，也有助于培养具有前瞻性的复合型医学人才。
全书共分10章，第1章由娄岩编写，第2章由郑琳琳编写，第3章由刘尚辉编写，第4章由李静编写，第5章由马瑾编写，第6章由徐东雨编写，第7章由曹阳编写，第8章由张志常编写，第9章由霍妍编写，第10章由庞东兴编写。
本书的编写得到了中国医药教育协会、沈阳费波数据技术有限公司及463医院李丹医生的大力支持，在此表示由衷的感谢。由于编者水平有限，加之时间仓促，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正，以期不断改进。
编者
2015年6月
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