书名：大数据技术原理与实践
作者：李少波、杨静
ISBN：978-7-5680-8717-9
出版社：华中科技大学出版社
出版日期：2023.03
本书围绕大数据技术的基本原理与实践,介绍了大数据获取、存储、分析,以及数据挖掘和机器学习技术,内容涵盖Hadoop、MapReduce、关联规则、大规模监督机器学习、数据流、集群、NoSQL系统(Pig、Hive)等。本书共分9章。第1章概括介绍了大数据的发展历史、定义、生命周期等。第2章介绍了 Python编程基础,包括基本数据类型、基本控制流程、Python的面向对象机制,以及Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib数据分析库等。第3章介绍了大数据技术基础与软硬件设施、大数据存储与管理技术、大数据的分布式处理平台等内容。第4章主要介绍了大数据分析的理论与方法,如机器学习基础、机器学习要解决的问题及评价方法、并行机器学习算法等。第5章介绍了大数据分析技术,包括MapReduce编程基础、基于Storm的流数据分析、文本大数据分析与处理、大数据关联分析、相似项的发现、基于大数据的推荐技术等内容。第6章主要介绍了大数据流式处理的基本原理、流式处理模型、流式处理引擎Apache Spark和Apache Flink。第7章介绍了基于大数据的深度学习技术与应用,包括深度学习基本原理、深度学习典型应用、Keras基础入门以及相应的应用案例。第8章介绍了大数据安全与隐私保护理论、关键技术及大数据安全与隐私保护展望等。第9章主要是进行经典大数据案例的分析。此外,本书还提供了部分案例的数据集和代码,可通过微信端扫描书中二维码下载。本书内容深入浅出,可作为数据科学与技术、人工智能、计算机科学、制造科学、机械工程等学科相关专业的本科生、研究生的教材或课程教学参考书,对工程技术人员、科研人员而言也是非常实用的工具书。