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內容簡介

　　數據科學是一門正在興起的學科，國內外各個大學開始開設數據科學課程或類似課程，並且編寫配套教材。我們的教材在內容上按照四大模塊進行組織，分彆是數據科學基礎、數據以及數據上的計算(分析)、數據處理基礎設施/平颱和工具、以及大數據的案例和實踐。我們認為這樣的組織，使得內容體係相對完整。

作者簡介

　　覃雄派（1971?），男，博士，中國人民大學信息學院講師、碩士生導師，目前主要從事高性能數據庫、大數據分析、信息檢索等方麵的研究工作，主持1項國傢自然科學基金麵上項目，參與多項國傢“863”計劃、“973”計劃及國傢自然科學基金項目，在國內外期刊和會議上發錶論文20餘篇。
　　陳躍國（1978?），男，博士，中國人民大學信息學院副教授、博士生導師，中國計算機學會高級會員，數據庫專傢委員會委員，大數據專傢委員會通信委員，FrontiersofComputerScience青年編委，主要研究方嚮為大數據分析係統和語義搜索。主持國傢自然科學基金項目2項，廣東省科技應用重大專項1項，參與多項國傢核高基（核心電子器件、高端通用芯片及基礎軟件産品）、“973”計劃、“863”計劃項目，近年來在SIGMOD、SIGIR、ICDE、AAAI、IEEETKDE、WWW等國際重要期刊和會議上發錶論文30餘篇
　　杜小勇（1963?），男，博士，中國人民大學信息學院教授，博士生導師，教育部數據工程與知識工程重點實驗室主任，中國計算機學會會士，《大數據》期刊編委會副主任。主要研究方嚮為智能信息檢索、高性能數據庫、知識工程。主持和參與多項國傢核高基（核心電子器件、高端通用芯片及基礎軟件産品）、“973”計劃、“863”計劃、國傢自然科學基金項目，近年來在SIGMOD、VLDB、AAAI、IEEETKDE等國際重要期刊和會議上發錶論文百餘篇。

目錄

理論篇//

1 數據科學概論

1.1 數據科學的定義

1.2 數據科學的定位

1.2.1 數據科學與數據庫、大數據分析的關係

1.2.2 數據科學與基於數據的決策的關係

1.3 數據科學傢

1.3.1 數據科學傢的技能

1.4 數據科學的基本原則(Principle)

1.4.1 原則1：數據分析可以劃分成一係列明確的階段

1.4.2 原則2：描述性分析與預測性分析

1.4.3 原則3：實體的相似度

1.4.4 原則4：模型的泛化能力

1.4.5 原則5：分析結果的評估與特定應用場景有關

1.4.6 原則6：相關性不同於因果關係

1.4.7 原則7：通過並行處理提高數據處理(分析)速度

1.5 數據處理流程：時間維度的縱嚮視角

1.6 數據處理係統的架構：係統維度的計算視角

1.6.1 數據處理係統的層次架構

1.6.2 數據處理係統的Lambda架構

1.7 數據的多樣性：數據類型維度的橫嚮視角

1.8 數據價值的挖掘：價值維度的價值提升視角

1.9 思考題

2 OLTP與數據服務

2.1 麵嚮OLTP應用的RDBMS數據庫技術

2.1.1 關係數據庫技術與SQL查詢語言

2.1.2 利用索引加快數據訪問

2.1.3 數據庫的事務處理、恢復技術與安全保證

2.1.4 並行數據庫與分布式數據庫

2.2 麵嚮數據服務的NoSQL數據庫技術

2.2.1 NoSQL數據庫技術

2.2.2 CAP理論

2.2.3 Key-Value數據庫

2.2.4 Column Family數據庫

2.2.5 Document數據庫

2.2.6 Graph數據庫

2.3 NewSQL數據庫技術

2.3.1 VoltDB數據庫

2.3.2 Google Spanner數據庫

2.4 思考題

3 OLAP與結構化數據分析

3.1 聯機分析處理(OLAP)與結構化數據分析

3.1.1 從操作型的業務數據庫嚮數據倉庫抽取、轉換和裝載數據

3.1.2 數據倉庫與星型模型

3.1.3 聯機分析處理OLAP

3.1.4 三種類型的OLAP係統

3.2 高性能OLAP係統的關鍵技術

3.2.1 列存儲技術

3.2.2 位圖索引技術

3.2.3 內存數據庫技術

3.2.4 MPP並行數據庫

3.3 結構化數據分析工具介紹

3.3.1 MPP(Shared-Nothing)數據庫、基於列存儲的關係數據庫

3.3.2 SQL on Hadoop係統

3.3.3 性能比較

3.4 思考題

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