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读者不需要很深的数学基础，通过本书能够从实践中学习大数据思维、原理和方法；
不仅理工科学生要掌握大数据技术，非理工科的学生也要掌握*基本的大数据技术，本书适合各类相关专业。 ；
内容简介
本书以面向应用、面向实战为指导思想，紧扣企业技术人才培养的特点，在知识点讲解和实验中避免复杂的理论，使读者能快速上手体验、验证大数据处理的魅力，以激发读者的学习兴趣。
本书覆盖了大数据生命周期中的主要技术要点，全书共8章，第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革，第2章了解大数据生态系统，第3～7章按照大数据的生命周期，分别讨论大数据采集与预处理、大数据管理、大数据分析、大数据可视化、大数据应用的基本原理和方法，第8章讨论大数据安全面临的挑战。
本书可作为本科、高职院校大数据技术或数据科学课程的参考书或教材，也可供数据科学相关技术人员阅读。
作者简介
暂无
目录
目 录
前言
第1章 概论1
1.1 揭秘大数据1
1.1.1 大数据产生历史必然1
1.1.2 大数据概念和特征2
1.1.3 大数据生命周期3
1.1.4 大数据与物联网、云计算、人工智能5
1.1.5 大数据时代的八个重大变革5
1.2 Linux系统概述7
1.2.1 Linux版本7
1.2.2 Linux系统目录结构7
1.2.3 文本编辑器vi9
前沿
“大数据”已经成为近年来备受关注的热词，越来越多的人逐渐认识到，大数据将是新一轮产业革命的新动力、新引擎。相关报告预计未来5年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据分析师的缺口在140万～190万。但大数据人才培养以及数据科学研究似乎远未做好准备。据教育部公布数据显示：继2016年北京大学、中南大学、对外经贸大学首批设立大数据相关学科后，2017年中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。2018年新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达248所。
《大数据技术导论》是“数据科学与大数据技术”专业必修的第一门专业基础课，目前市场上大多数《大数据技术导论》教材只是作为专业技术课程的综述，专业术语过多，学生学起来很困难。导论的宗旨是导知识、导方法、导思维、导意识和导职业，而不是导技术。
本书的目的是把大数据思维、原理传递给想实践大数据的读者手中，不是让读者掌握大数据深奥的数学理论和复杂的环境搭建细节。因此，本书重点是如何在已搭建好的大数据平台下，实施大数据应用方案，注意力完全集中在能有效工作的大数据技术应用上，这样可以用最少的时间、最快的速度消化和部署大数据应用项目。
本书具有以下特点：
1）让读者从实践中学习大数据思维、原理和方法。书中给出了大量的故事和实验指导案例，指导读者一步一步迈向大数据世界。
2）学习大数据不需要很深的数学作为前提。无论你是谁，无论你来自哪里，无论你的受教育背景如何，都有能力使用书中提供的方法，解决大数据应用问题。
3）每一章都提供了一定数量的习题，用于检查学习效果。
4）为了减轻读者对编程基础的依赖，本书采用R语言作为编程环境。
5）大数据生态环境Hadoop采用集群安装，实验更接近应用。
6）不仅理工科学生要掌握大数据技术，非理工科的学生也要掌握最基本的大数据技术，本书适合各类相关专业。
带*号的章节为选学内容。
大数据领域发展迅猛，对许多问题编者并未做深入研究，一些有价值的新内容也来不及收入本书。加上编者知识水平和实践经验有限，书中难免存在不足之处，敬请读者批评指正。
大数据技术导论 pdf下载声明
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