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大數據(Big Data)分析與應用 - 使用Hadoop與Spark - 最新版《台科大圖書》

條碼:9789864553778
作者:劉勇志
初版日期:2017-03-01
最新出版日期:2017-03-01
404頁 / 16開 / 套色
出版商:台科大圖書公司
建議售價 $550
一次付清特價 85 折 468
線上分期價
3 每期$163 接受31家銀行
6 每期$82 接受31家銀行
12 每期$43 接受30家銀行
15 每期$35 接受6家銀行
24 每期$22 接受13家銀行
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★本書特色★
闡述大數據的重要觀念,包括正面的效用與負面的副作用,建立 讀者對大數據正確的認知。
說明大數據時代的因應與挑戰,其中有思維的轉變、大數據分析技術、大數據的應用模式分類,也有大數據分析的流程。
介紹各行各業的大數據經典應用案例,讓讀者體會大數據分析的應用精隨,有機會發揮創造力,開創自己的大數據應用。
介紹大數據分析工具(Hadoop和Spark)的生態系統,期使讀者能充分掌握大數據的技術發展和工具的應用藍圖。
透過對大數據工具的實戰演練,包括安裝、設定、指令操作等,使讀者在具備大數據概念正確理解的同時,還能擁有動手實現的功力。
學習大數據程式語言Scala,熟悉函數式程式設計(functional programming)的特點,以及它對於大數據的操作與處理,提昇讀者對大數據分析演算法的開發能力。

使用Spark的機器學習程式庫(MLlib),應用在既有資料集的分析上,讓讀者迅速獲得大數據的預測能力。

★目  錄★
觀念篇
第1 章 進入大數據時代
  1-1 大數據時代來了
  1-2 「大」數據有多「大」
  1-3 大數據的「大」特徵
  1-4 大數據的「大」作用
  1-5 大數據的「大」問題
  1-6 結語
第2 章 大數據挑戰與因應
  2-1 大數據的思維轉變
  2-2 大數據案例
  2-3 大數據的應用模式分類
  2-4 大數據計畫的啟動
  2-5 結語
第3 章 大數據分析技術
  3-1 資料科學
  3-2 資料分析工具箱
  3-3 大數據分析流程
  3-4 結語
工具篇
第4 章 大數據工具與生態系統
  4-1 Hadoop/HDFS:分散式檔案系統
  4-2 Spark:平行運算框架
  4-3 NoSQL 資料庫
  4-4 結語
第5 章 大數據作業系統Ubuntu 的安裝
  5-1 安裝虛擬化系統工具Oracle VirtualBox
  5-2 新增和設定Ubuntu 虛擬機
  5-3 安裝和設定Ubuntu 作業系統
第6 章 大數據平台Hadoop 和Spark 的安裝
  6-1 建立和設定master 主機
  6-2 建立slave1 虛擬機
  6-3 繼續master 的設定
  6-4 啟動Hadoop 主機集群
  6-5 試玩HDFS
  6-6 試玩Spark
  6-7 結束Spark 和Hadoop
第7 章 HDFS 和Spark RDD 的操作
  7-1 HDFS 的操作指令
  7-2 Spark RDD 的操作
第8 章 Scala—大數據的程式語言
  8-1 Scala 基礎
  8-2 基本的資料型態
  8-3 資料集Collections
  8-4 邏輯流程控制
  8-5 函數
  8-6 常用資料集處理方法
  8-7 模式匹配Pattern Matching
應用篇
第9 章 大數據分析應用基礎
  9-1 字數計算(word count)
  9-2 矩陣相乘
  9-3 頻繁項(frequent items)分析
  9-4 One-hot 編碼
  9-5 相似性(similarity)計算
  9-6 文件資料反向排序
第10 章 大數據分析範例—葡萄酒分析
  10-1 葡萄酒品質資料集
10-2 讀入資料檔
  10-3 基本統計資料
  10-4 建立LabeledPoint 資料類別格式
  10-5 資料標準化
  10-6 切割資料集
  10-7 預測模型訓練
  10-8 預測與模式評估MSE
  10-9 參數最佳組合與模型測試
  10-10 結論
第11 章 大數據分析範例—書籍推薦
  11-1 推薦技術
  11-2 書籍資料集
  11-3 讀入資料檔與資料前處理
  11-4 建立Rating 資料格式
  11-5 切割資料集
  11-6 預測模型訓練
  11-7 計算均方差MSE
  11-8 參數最佳組合與最佳模型
  11-9 使用最佳模型進行推薦
第12 章 大數據分析範例—鳶尾花分類
  12-1 大數據分析流程
  12-2 分類演算法
  12-3 鳶尾花資料集
  12-4 讀入資料檔與資料前處理
  12-5 資料集隨機切割
  12-6 模式設定與訓練
  12-7 使用評價器(evaluator)計算準確度
  12-8 交叉驗證
  12-9 使用最佳模式來預測新值
附錄 參考文獻
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