大数据技术导论（）

本书根据现有的大数据技术理论，综合介绍了大数据技术的相关基础理论知识，并提供了部分实践操作介绍。全书共8个章节，内容包含大数据的概念与特征，大数据计量，大数据生命周期，大数据与云计算，大数据处理架构Hadoop，分布式文件系统HDFS，MapReduce，大数据编程语言Python，Spark，R语言，爬虫技术，MINIST数字识别技术，数据建模，k-邻近分类算法，聚类分析，数据预处理，数据可视化，大数据应用，大数据安全与威胁。本书分别在大数据采集与预处理、数据挖掘与分析等重要章节中安排了入门级的实践操作，以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。本书可以作为高等院校数据科学与大数据等相关专业的课程教材，亦可作为大数据爱好者的科普读物。