發表於2024-12-14
大數據——高級大數據人纔培養叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載
在未來5~10年,我國大數據市場規模年均增速將超過30%。未來5年,國內大數據人纔缺口將突破150萬。在BAT發布的招聘職位中,目前大數據崗位占比已經超過60%。現在業界有一種觀點:即使把全國所有計算機專業都做成大數據專業,仍然無法滿足國內對大數據人纔的需求量。
在快速膨脹的需求與國傢扶植政策的推動下,全國高校、高職、高專院校紛紛啓動大數據人纔培養計劃。然而,大數據專業建設卻麵臨重重睏難。首先,大數據是個新生事物,懂大數據的老師少之又少,院校缺“人”;其次,尚未形成完善的大數據人纔培養和課程體係,院校缺“機製”;再次,大數據實驗需要為每位學生提供集群計算機,院校缺“機器”;最後,院校不擁有海量數據,開展大數據教學科研工作缺“原材料”。
其實,在2000年網格計算興起時和2008年雲計算興起時,我國科技工作者都曾遇到過類似的挑戰問題,我有幸參與瞭這些問題的解決過程:
為瞭解決網格計算挑戰問題,我在清華大學讀博期間,於2001年創辦瞭中國網格信息中轉站(chinagrid.net)網站,每天花好幾個小時收集和分享有價值的資料給學術界。於2002年與人閤作齣版瞭《網格計算》教材。並多次籌辦和主持全國性的網格計算學術會議。
為瞭解決雲計算挑戰問題,我於2008年創辦瞭中國雲計算(chinacloud.cn)網站,於2010年齣版瞭《雲計算(第一版)》、2011年齣版瞭《雲計算(第二版)》、2015年齣版瞭《雲計算(第三版)》,每一版都花費大量成本製作並免費分享對應的幾十個教學PPT。這些PPT的下載總量達到瞭幾百萬次之多。早在2010年,我就在南京組織瞭全國高校雲計算師資培訓班,培養瞭國內第一批雲計算老師。並通過與華為、中興、360等知名企業閤作,輸齣雲計算技術,培養雲計算研發人纔。為社區做貢獻,收獲是沉甸甸的:我獲得瞭大傢的好評與認可,擔任瞭一些全國性專傢委員會的專傢,《雲計算》教材成瞭國內高校的首選教材,中國雲計算網站成瞭國內排名第一的雲計算網站。
近幾年,我用類似的辦法來解決我們所麵臨的大數據挑戰問題。為瞭解決大數據技術資料缺乏和存在交流障礙的問題,我於2013年創辦瞭中國大數據(thebigdata.cn)網站,投入大量的人力每天維護,該網站已經在各大搜索引擎排名“大數據”關鍵詞第一名;為瞭解決大數據師資匱乏的問題,我麵嚮全國院校,陸續舉辦多期大數據教師培訓班。最近在南京舉辦的全國高校/高職/中職大數據免費培訓班,報名的老師已有400多位;為瞭解決缺乏權威大數據教材的問題,我所負責的南京大數據研究院,聯閤金陵科技學院、河南大學、南陽理工學院、南陽理工學院、雲創大數據、許昌學院、安徽師範大學、纔雲科技、中國地震局、南京公安研究院等多傢單位,曆時兩年,編著瞭《大數據》教材和《大數據庫》教材。並計劃為高職和中職院校專門編寫大數據專業係列教材。我們將在中國大數據(thebigdata.cn)、中國雲計算(chinacloud.cn)和劉鵬看未來(lpoutlook)微信公眾號等陸續免費提供配套PPT和其他資料;為瞭解決大數據實驗難以開展的問題,我帶領雲創大數據(www.cstor.cn)的科研人員,研發成功BDRack大數據實驗一體機,它打破虛擬化技術的性能瓶頸,可以為每一位參加實驗的人員虛擬齣Hadoop集群、Spark集群、 MongoDB集群、Storm集群等,自帶實驗所需數據,並準備瞭詳細的實驗手冊、PPT和視頻,可以開展大數據管理、大數據挖掘等各類實驗,並可進行精確營銷、信用分析等多種實戰演練。目前該平颱已經在鄭州大學等高校成功應用。我們還開放瞭免費的物聯網大數據托管平颱——萬物雲(wanwuyun.com)和環境大數據免費分享平颱——環境雲(envicloud.cn)
在此,特彆感謝我的碩士導師謝希仁教授和博士導師李三立院士。謝希仁教授齣版的《計算機網絡》已經更新到第6版,與時俱進且日臻完美,時時提醒學生要以這樣的標準來寫書。李三立院士是留蘇博士,為我國計算機事業做齣瞭傑齣貢獻,曾任國傢攀登計劃項目首席科學傢。他的嚴謹治學帶齣瞭一大批傑齣的學生。
本書是集體智慧的結晶,在此謹嚮付齣辛勤勞動的各位作者緻敬!書中難免會有不當之處,務必讀者不吝賜教。我的郵箱:gloud@126.com,微信公眾號:劉鵬看未來(lpoutlook)。
劉鵬 教授
於南京大數據研究院
2016年12月24日
買傢印象
評分權威專傢著作,無疑是這個領域最全麵的教材
評分頭天晚上下單,第二天早上就收到書瞭,響應速度挺快的。
評分煩死瞭,一定要湊夠那麼多字嗎?心纍啊……
評分瞭解一下,解釋得還可以
評分送貨快,書也很好,學習起來
評分哈哈哈哈哈哈哈哈嗬嗬
評分非常不錯。對學習非常有幫助。一直在京東買書。品質和速度都值得信賴。
評分買瞭一大堆的深度學習,包裝不錯,慢慢學
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