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| 編輯推薦： |
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本书主要对大数据技术的架构、大数据分析的四种典型工具以及大数据未来发展趋势进行介绍，使读者更好的了解什么是大数据技术。
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| 內容簡介： |
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本书是一本将大数据基本理论与基本应用有机结合的教材，遵循定义—特征—技术流程—典型案例分析的逻辑，抽丝剥茧，由易到难，有助于读者理解和掌握大数据技术。 本书的一大亮点是每章都使用图表对大数据与传统数据处理方式进行对比。另外，本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握。全书各章均附有实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备了相应的习题。 本书可以作为普通高校大数据技术的基础教材，也可以作为职业培训教育及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
1．1．2IT产业的发展简史
1．1．3大数据的来源
1．1．4大数据产生的三个发展阶段
1．1．5大数据的特点
1．1．6大数据处理流程
1．1．7大数据的数据格式特性
1．1．8大数据的特征
1．1．9大数据的应用领域
1．2大数据时代的新理念
1．3大数据的整体技术和关键技术
1．4大数据分析的五种典型工具简介
1．5大数据未来发展趋势
1．5．1数据资源化
1．5．2大数据隐私和安全问题
本章小结
习题1
第2章大数据采集
2．1大数据生命周期概述
2．1．1生命周期理论
2．1．2大数据应用的生命周期
2．1．3医学大数据应用的生命周期
2．2大数据采集与预处理
2．2．1大数据的采集
2．2．2大数据的预处理
2．3医学大数据采集的实现
2．3．1医学大数据的数据来源
2．3．2医学大数据采集的方法
2．3．3网络爬虫采集案例
本章小结
习题2
第3章大数据分析
3．1大数据分析简介
3．1．1大数据的分类与存储方式
3．1．2大数据分析概述
3．1．3大数据分析的研究方向
3．2大数据分析处理系统
3．2．1批量数据及处理系统
3．2．2流式数据及处理系统
3．2．3交互式数据及处理系统
3．2．4图数据及处理系统
3．3大数据分析在医学领域的应用
3．3．1智能健康管理
3．3．2智能医学影像分析
3．3．3智能临床决策
本章小结
习题3
第4章Hadoop
4．1Hadoop简介
4．1．1Hadoop的概念及核心组成
4．1．2Hadoop的数据处理流程
4．2Hadoop的功能
4．3Hadoop的实现方法
4．3．1Hadoop环境配置
4．3．2HDFS操作命令
4．3．3Hadoop操作实例
4．4Hadoop在医学领域的应用
4．4．1Hadoop在医学领域的应用场景
4．4．2使用Java语言开发Hadoop医学病例数据统计
本章小结
习题4
第5章Spark
5．1Spark平台
5．1．1Spark简介
5．1．2Spark发展
5．1．3Spark的优点
5．1．4Spark速度比Hadoop快的原因
5．2Spark生态系统
5．2．1底层的群集管理器和数据管理器
5．2．2中间层的Spark Runtime
5．2．3高层的应用模块
5．3Spark的实现方法
5．3．1Spark环境配置
5．3．2Spark操作实例
5．4Spark在医学领域的应用
5．4．1Spark在医学领域的应用场景
5．4．2使用Scala语言开发Spark医学应用程序
本章小结
习题5
第6章NoSQL概论
6．1NoSQL概述
6．1．1概念及特点
6．1．2NoSQL技术的基本原则
6．2NoSQL的类型
6．2．1键值存储
6．2．2列存储
6．2．3文档存储
6．2．4图形存储
6．3典型工具及医学应用
6．3．1典型工具
6．3．2医学应用案例
本章小结
习题6
第7章云计算与大数据
7．1云计算
7．1．1云计算简介
7．1．2云计算基本特征
7．1．3云计算服务模式
7．1．4云计算部署模式
7．1．5云计算与大数据的关系
7．2云计算核心技术
7．2．1虚拟化技术
7．2．2分布式数据存储技术
7．2．3资源池化技术
7．2．4大规模数据处理技术
7．3云计算在医学领域的应用
7．3．1医疗云
7．3．2移动医疗健康服务云
7．3．3医学科研分析服务云
本章小结
习题7
第8章数据仓库Hive
8．1数据仓库概述
8．1．1数据仓库的定义
8．1．2数据仓库与操作数据库
8．1．3数据仓库的架构
8．1．4传统数据仓库的问题
8．2数据仓库Hive简介
8．3Hive数据类型
8．3．1基本类型
8．3．2复杂类型
8．4HiveQL： 数据定义与操作
8．4．1Hive创建数据库
8．4．2Hive删除数据库
8．4．3Hive创建表
8．4．4Hive加载数据
8．4．5Hive修改表
8．4．6Hive删除表
8．4．7Hive分区
8．4．8导出数据
8．4．9Hive外部表
8．5HiveQL： 查询
8．5．1SELECT…FROM语句
8．5．2使用列值进行计算
8．5．3SELECT…WHERE语句
8．5．4GROUP BY语句
本章小结
习题8
第9章大数据可视化
9．1大数据可视化概述
9．1．1什么是大数据可视化
9．1．2大数据可视化的特点
9．1．3大数据可视化的主要技术
9．1．4大数据可视化的具体流程
9．2大数据可视化工具
9．2．1大数据可视化工具概述
9．2．2常见的可视化软件简介
9．3医学大数据可视化案例
9．3．1大数据魔镜制作艾滋病死亡人数柱状图
9．3．2Tableau制作新冠疫情地图
本章小结
习题9
第10章大数据安全
10．1大数据安全概论
10．1．1大数据安全与挑战
10．1．2理解大数据信息安全
10．1．3大数据隐私保护
10．2大数据Hadoop平台的安全机制
10．2．1Hadoop平台的基本安全机制
10．2．2HDFS安全机制
10．2．3MapReduce安全机制
10．2．4Hadoop相关组件的安全机制
10．3大数据个人隐私保护
10．3．1身份匿名、属性匿名
10．3．2位置轨迹隐私保护
10．3．3面向数据发布的个人隐私保护
10．4大数据安全相关技术
10．4．1基于大数据的安全威胁发现技术
10．4．2认证授权技术
10．4．3访问控制技术
10．4．4大数据数据加密技术
10．4．5大数据脱敏技术
10．5大数据安全相关案例分析
本章小结
习题10
第11章大数据应用案例分析(医疗领域)
11．1大数据在临床领域的应用
11．1．1基于大数据的比较效果研究
11．1．2基于大数据的临床决策系统
11．1．3医疗数据透明化
11．1．4病人的远程监控
11．1．5基于大数据的电子病历分析
11．2大数据在医药支付领域的应用
11．2．1基于大数据的多种自动化系统
11．2．2基于大数据和卫生经济学的定价计划
11．3大数据在医疗研发领域的应用
11．3．1基于大数据的预测建模
11．3．2临床试验及其数据分析
11．3．3基于大数据的个性化治疗
11．3．4基于大数据的疾病模式分析
11．4大数据在医疗商业模式方面的应用
11．4．1基于大数据的患者临床记录和医疗保险数据集
11．4．2基于大数据的网络平台和社区
11．5大数据在公共健康领域的应用
本章小结
习题11
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| 內容試閱：
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习近平总书记在党的十九大报告中提出，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，强调“贯彻新发展理念，建设现代化经济体系”。大数据、VR、AR和人工智能等信息技术必将为社会发展和时代进步注入新的生机和血液。
为此，本书从理论、相关技术和实际应用三个层面对大数据应用进行了简明扼要的阐述，目的是让广大师生对大数据的应用方法和相关知识有所了解，更好地把握科学发展的方向。
大数据技术教学在我校已连续开展五年，并已成为大学计算机教育的重要组成部分，为国家培养了一批掌握科学发展动态和技能的数字化医学人才，同时也积累了一定的教学经验。
在编写原则上，本书既维持了大数据技术本身应有的系统性和理论性，又着重体现其在各个领域的应用性与针对性。本书注重启发式的学习策略，便于读者理解和掌握书中内容。全书在各章均附有实际应用案例与关键词注释，方便读者查阅和自学，同时配备了相应的习题。
本书主编为娄岩、胡仕坤、袁磊，副主编为邱永建、陈继超、靳瑞霞、李然。全书在内容上共分成11章： 第1章大数据概论由娄岩编写； 第2章大数据采集由王杰、寇志谦编写； 第3章大数据分析由朱云峰、王欣编写； 第4章Hadoop由王维、熊玮编写； 第5章Spark由王维、庞玲玲、李然编写； 第6章NoSQL概论由李超科、王魏编写； 第7章云计算与大数据由陈继超、郭晨荣编写； 第8章数据仓库Hive由庞玲玲、陈继超编写； 第9章大数据可视化由靳瑞霞、熊玮编写； 第10章大数据安全由袁磊、邱永建编写； 第11章大数据应用案例分析(医疗领域)由胡仕坤、邱永建编写。
清华大学出版社对这本教材的出版做了充分论证和精心策划，在此向所有参加编写的同事、帮助和指导过我们工作的朋友以及本书参考文献的作者表示衷心的感谢！
由于编者水平有限，加之时间仓促，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评斧正！
娄岩
2021年5月
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