大數據(Big Data)分析與應用-使用Hadoop與Spark-最新版－好康消息情報

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

1.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。

2.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。

3.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。

4.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。

5.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。

6.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，提升讀者對大數據分析演算法的開發能力。

7.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。
大數據(Big Data)分析與應用-使用Hadoop與Spark-最新版－目錄導覽說明
- 觀念篇
  
  第 1 章進入大數銀行車貸試算表據時代
  
  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 青年安心成家方案如何申請2018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
政府補助中小企業

語言：中文繁體
規格：平裝
分級：普級
開數：16開19*26cm
頁數：388

出版地：台灣

商品訊息簡述:

作者：劉勇志

追蹤

出版社：台科大

出版社追蹤

出版日：2017/3/9

ISBN：9789864553778

語言：中文繁體

適讀年齡：全齡適讀

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商品網址: http://www.kingstone.com.tw/book/book_page.asp?kmcode=2015215295057&RID=C1000302652&lid=book_class_sec_se&actid=WISE

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