本书适合应用Kafka的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者。
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内容简介
本书从大数据生命周期的角度阐述大数据技术体系与开源生态的发展。全书分为7篇，包括大数据技术体系与开源生态概述、大数据获取技术、大数据管理技术、大数据处理技术、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化与交互技术、大数据安全与治理技术。又分为15章，详细介绍大数据的技术概况、发展近况和技术优势、软件架构、和应用场景等内容。
本书适合大数据和人工智能业内人员、各大高校相关专业的高年级本科生和研究生、以及对大数据应用中各类框架组件的爱好者阅读。
章节目录
- BQ49223.pdf
- QY.pdf
- 目录.pdf
- 第1章.pdf
- 第2章.pdf
- 第3章.pdf
- 第4章.pdf
- 第5章.pdf
- 第6章.pdf
- 第7章.pdf
- 第8章.pdf
- 第9章.pdf
- 第10章.pdf
- 第11章.pdf
- 第12章.pdf
- 第13章.pdf
- 第14章.pdf
- 第15章.pdf
- 结束语.pdf
- 名词索引.pdf
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大数据技术体系与开源生态是2018年由人民邮电出版社出版,作者刘驰。
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（1）内容全面，覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时，详细阐述应用的背景，该领域中数据的来源和特点，数据采集与预处理方式，应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。
（2）条理清晰、便于理解。一方面，面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者，帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础；另一方面，让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值，可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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