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林子雨编著 著

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• 数据挖掘
• 案例学习

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302472094

商品编码：14711995645

出版时间：2017-08-01

作  者:林子雨 编著 定  价:59 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:368 装  帧:平装 ISBN:9787302472094 ●第1章大数据技术概述1
●1.1大数据时代1
●1.2大数据关键技术2
●1.3大数据软件3
●1.3.1Hadoop4
●1.3.2Spark5
●1.3.3NoSQL数据库5
●1.3.4数据可视化6
●1.4内容安排7
●1.5在线资源8
●1.5.1在线资源一览表9
●1.5.2下载专区9
●1.5.3在线视频10
●1.5.4拓展阅读11
●1.5.5大数据课程公共服务平台11
●1.6本章小结12
●第2章Linux系统的安装和使用13
●2.1Linux系统简介13
●2.2Linux系统安装13
●2.2.1下载安装文件14
●部分目录

内容简介

本书以大数据分析全流程为主线，介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。本书内容涵盖操作系统（Linux和Windows）、开发工具（Eclipse）以及大数据相关技术、软件（Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau）等。同时，本书还提供了丰富的课程实验和综合案例，以及大量免费的在线教学资源，可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。
本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》的“姊妹篇”，可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材，用于指导大数据编程实践；也可供相关技术人员参考。
林子雨 编著 林子雨，男，博士，厦门大学计算机科学系助理教授，厦门大学云计算与大数据研究中心创始成员，厦门大学数据库实验室负责人，中国计算机学会数据库专委会委员，中国计算机学会信息系统专委会委员。于2001年获得福州大学水利水电专业学士学位，2005年获得厦门大学计算机专业硕士学位，2009年获得北京大学计算机专业博士学位。中国高校少有“数字教师”提出者和建设者，2009年至今，“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过100万字高价值的教学和科研资料，累计网络访问量超过100万次。
主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据和云计算，发表期刊和会议学术论文多篇，并作为课题组负责人承担了国家自然等

《Python数据科学实战：从入门到精通》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、创造价值的核心要素。从商业分析到科学研究，从金融建模到人工智能，数据的力量无处不在。而Python，作为一门语法简洁、生态丰富、社区活跃的编程语言，已成为数据科学领域无可争议的首选工具。《Python数据科学实战：从入门到精通》正是为帮助读者掌握Python在数据科学领域的强大应用而精心编写的。本书不仅仅是理论知识的堆砌，更侧重于通过大量贴近实际的编程案例和项目实践，引导读者深入理解数据科学的核心概念，并能熟练运用Python工具链解决真实世界的数据问题。 本书内容涵盖了数据科学的完整流程，从数据的获取、清洗、预处理，到探索性数据分析（EDA），再到模型构建、评估和部署。我们精心设计了循序渐进的学习路径，旨在让初学者能够快速上手，同时为有一定基础的读者提供深入的进阶指导。 核心内容模块： 第一部分：Python基础与数据处理利器 在开始数据科学之旅前，扎实的Python基础是必不可少的。本部分将带领读者系统回顾并深入理解Python的核心概念，包括但不限于： Python语法精讲：变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数、模块等。我们不会止步于语法层面，更会强调Pythonic的编程风格，以及如何编写高效、可读性强的代码。 面向对象编程（OOP）基础：类、对象、继承、多态等概念的讲解，以及如何在实际数据处理任务中运用OOP思想来组织和管理代码，提高代码的复用性和可维护性。 NumPy：科学计算的基石：深入讲解NumPy的ndarray对象，包括数组的创建、索引、切片、数学运算、广播机制等。通过丰富的示例，展示NumPy在处理大型数值型数据时的速度优势和便捷性。学习如何使用NumPy进行向量化计算，这是提升Python数据处理效率的关键。 Pandas：数据处理的瑞士军刀：本书将花费大量篇幅深入剖析Pandas库。从Series和DataFrame的创建、操作，到数据索引、选择、过滤、排序，再到数据合并、连接、分组聚合、重塑等核心功能，都将通过详实的案例进行讲解。特别会强调Pandas在处理缺失值、异常值、重复值，以及进行数据类型转换、文本数据处理等方面的强大能力。读者将学会如何使用Pandas高效地清洗和组织来自各种源的数据。 第二部分：数据探索与可视化 理解数据是建模的前提。本部分将聚焦于数据探索性分析（EDA）和数据可视化技术，帮助读者从数据中发现模式、洞察规律、提出假设。 Matplotlib与Seaborn：揭示数据之美：详细介绍Matplotlib的基础绘图功能，包括各种图表类型（折线图、散点图、柱状图、饼图、箱线图、直方图等）的绘制方法。在此基础上，引入Seaborn库，它提供了更美观、更高级的统计图形，能够更直观地展示变量之间的关系、分布情况以及多维数据的特征。我们将演示如何通过定制化的可视化来传达数据信息，并讲述何时选择何种图表才能最有效地表达数据故事。 探索性数据分析（EDA）方法论：结合NumPy和Pandas，系统介绍EDA的流程和常用技术。包括描述性统计分析（均值、中位数、方差、标准差、分位数等），数据分布的探索，变量之间的相关性分析，以及如何通过可视化手段来发现数据中的异常值、潜在模式和趋势。本书将提供一套完整的EDA框架，指导读者如何系统地理解数据集。 第三部分：机器学习基础与模型构建 掌握了数据处理和探索的技能后，本书将引领读者进入机器学习的核心领域，学习如何构建和应用各种预测模型。 机器学习概览：介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。讲解常见的机器学习任务，如分类、回归、聚类、降维等。 Scikit-learn：机器学习的强大框架：本书将以Scikit-learn为主要工具，详细介绍其核心模块和API。 数据预处理与特征工程：讲解如何使用Scikit-learn进行特征缩放（标准化、归一化）、编码（独热编码、标签编码）、缺失值填充，以及特征选择和降维（PCA、LDA）。强调特征工程对模型性能的关键影响。 监督学习模型： 回归模型：线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、支持向量回归（SVR）等。讲解各自的原理、适用场景、优缺点以及模型参数调优。 分类模型：逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等。深入解析这些模型的决策过程，并展示如何应用它们解决二分类和多分类问题。 无监督学习模型： 聚类模型：K-Means、DBSCAN、层次聚类等。讲解如何利用聚类发现数据中的隐藏分组。 降维模型：主成分分析（PCA）、t-SNE等。学习如何通过降维来可视化高维数据或减少特征数量。 模型评估与选择：详细讲解各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值（分类任务），以及均方误差（MSE）、R²分数（回归任务）。学习交叉验证技术，理解过拟合和欠拟合问题，并掌握如何选择最佳模型。 模型调优与超参数优化：介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数优化方法，帮助读者找到模型的最佳配置。 第四部分：实战案例与进阶主题 理论结合实践是学习的关键。本部分将通过一系列真实世界的数据科学案例，巩固前述知识，并引导读者进行更深入的探索。 案例研究： 电商用户行为分析：使用Pandas进行用户购买数据清洗、用户画像构建，并结合可视化技术分析用户消费习惯。 房价预测：运用Scikit-learn构建回归模型，预测房屋价格，并进行特征工程和模型调优。 情感分析：利用文本处理技术，结合机器学习分类模型，分析用户评论的情感倾向。 客户流失预测：构建分类模型，预测哪些客户可能流失，为企业提供预警。 图像数据初步处理：介绍如何使用NumPy和Pandas初步处理图像数据（如特征提取），为后续深度学习打下基础。 进阶概念预告：在案例的引导下，简要介绍一些更高级的数据科学主题，如时间序列分析、推荐系统基础、网络爬虫入门、数据库交互等，为读者后续深入学习指明方向。 本书的特点： 循序渐进，由浅入深：从Python基础开始，逐步深入到复杂的数据科学技术，确保不同层次的读者都能找到适合自己的学习节奏。 实战驱动，案例丰富：书中包含大量可运行的代码示例和精心设计的项目案例，让读者在动手实践中掌握知识。 工具链全面：覆盖了数据科学领域最常用的Python库，包括NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等。 理论与实践结合：在讲解技术的同时，深入分析其背后的原理和应用场景，帮助读者建立扎实的理论基础。 强调数据思维：本书不仅教授工具的使用，更注重培养读者的数据分析和问题解决能力。 语言通俗易懂，排版清晰：力求用最清晰、最直观的方式呈现复杂的概念，提供良好的阅读体验。 《Python数据科学实战：从入门到精通》适合以下人群阅读： 对数据科学充满兴趣，希望系统学习Python数据分析技能的初学者。 需要提升数据处理、分析和可视化能力的IT从业人员、市场分析师、产品经理等。 希望将Python应用于科研、金融、生物等领域进行数据分析的学者和研究人员。 正在学习或计划学习数据科学和机器学习的学生。 通过学习本书，您将能够独立完成从数据获取到模型构建的全过程，并具备解决实际数据问题的能力，为您的职业发展或学术研究打开新的可能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过一些关于大数据的书籍，但总感觉差了点意思。要么太偏重理论，读起来枯燥乏味，让我提不起兴趣；要么就是过于浅显，学到的东西很快就忘光了，感觉没有积累。这本《大数据基础编程、实验和案例教程》的名字，听起来就很有分量，特别是“基础编程”这几个字，让我看到了它在构建扎实基础方面的决心。我希望这本书能够把我从那些零散的、不成体系的知识点中解救出来，构建一个清晰、完整的学习路径。我想要了解大数据处理的基本原理，比如分布式计算的优势在哪里，为什么需要HDFS这样的分布式文件系统，Spark的RDD和DataFrame到底是怎么回事。更重要的是，我期待它能在“实验”部分提供清晰、可复现的指导，让我能够搭建起真实的大数据环境，亲手运行代码，调试程序。我希望这些实验能够循序渐进，从简单的操作到复杂的任务，让我逐步建立信心。而“案例教程”部分，我相信它能成为我学习的“催化剂”，如果能看到真实的业务场景是如何通过大数据技术来解决的，比如如何处理海量日志进行故障排查，或者如何通过分析用户行为来优化产品策略，那将是非常有启发性的。这本书给我一种“值得花时间”的感觉，我希望能通过它，彻底搞懂大数据。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，在日常工作中，数据量正在爆炸式增长，传统的单机处理方式已经力不从心。我一直在寻找一本能够帮助我系统学习大数据技术的书籍，并且能够快速上手实践。这本书《大数据基础编程、实验和案例教程》的标题立刻吸引了我。我非常看重它“基础编程”的定位，这意味着它不会仅仅停留在概念层面，而是会深入到实际的编码和技术实现。我希望它能够详细讲解大数据生态中的核心技术，例如Hadoop、Spark等，并解释它们在分布式环境下的工作原理，如何进行数据存储、任务调度以及并行计算。对我来说，理解这些底层机制至关重要，因为只有这样，我才能在遇到问题时找到根源并高效地解决。而“实验”部分，我期待它能提供详尽的操作步骤和代码示例，让我能够轻松搭建起一个本地或云端的大数据开发环境，并在其中进行各种编程实践。我希望通过这些实验，我能够熟练掌握常用的大数据处理API，并能够独立完成一些基本的数据分析任务。最后，“案例教程”则是我最期待的亮点，我希望它能够涵盖一些实际的应用场景，例如实时数据流处理、离线数据分析、机器学习模型的训练和部署等，并提供完整的解决方案，这样我才能将学到的知识融会贯通，应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚拿到手，翻了翻前言和目录，立刻就被它扎实的内容和严谨的结构吸引住了。我本身是做数据分析的，日常工作中接触大数据是必然的，但总感觉基础不够牢固，很多时候遇到问题只能“头痛医头，脚痛医脚”。这本书的“基础编程”部分，看名字就知道是我的“菜”。我特别期待它能从最根本的概念讲起，比如分布式存储、计算模型等等，然后逐步深入到具体的编程语言和框架，比如Hadoop、Spark，以及它们底层的实现原理。我希望它不仅仅是罗列API，更重要的是能解释清楚“为什么这么做”，背后的逻辑是什么，这样才能真正理解并灵活运用。而且，我注意到它还包含了“实验”部分，这简直太棒了！理论结合实践是学习任何技术的最好方式，我迫不及待想动手去搭建环境，跟着书中的例子一步步操作，亲身体验大数据的魅力。最后，“案例教程”部分更是让我眼前一亮，我希望它能涵盖一些真实世界的应用场景，比如电商用户行为分析、社交媒体数据挖掘、金融风控等等，这样我不仅能学到技术，还能看到这些技术是如何解决实际问题的，为我自己的工作提供灵感和借鉴。总而言之，这本书给我的第一印象是内容详实，目标明确，是一本值得深入研读的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及细看，只是扫了几眼目录和前言，但它的名字就让我觉得，它可能是我一直以来都在寻找的那种“硬核”读物。我一直觉得，学大数据，最怕的就是“浮于表面”，学了很多概念，但实际操作起来却抓瞎。所以，当看到“基础编程”、“实验”这些词的时候，我就知道，这可能是一本能够带我“动手”的书。我特别期待它在“基础编程”部分，能够把我从零开始，一步步领进门。不是那种简单的API堆砌，而是能讲清楚在大数据环境下，编程和在单机环境有什么不同，为什么需要分布式编程，常用的编程范式有哪些，比如MapReduce思想的精髓，Spark的函数式编程等等。然后，“实验”部分，我希望它能像一个手把手的小助手，带着我一步一步搭建环境，敲代码，跑程序，哪怕是从最简单的Word Count开始，也要让我体验到分布式计算的威力。我希望能通过大量的练习，让我对常用的数据处理工具有所掌握，比如数据清洗、转换、聚合等。最后，“案例教程”部分，我更是充满了期待。我希望能看到一些真实世界的例子，比如如何分析海量的用户行为数据来做精准营销，或者如何利用大数据来预测股票市场，又或者如何处理物联网设备产生的数据。我希望这些案例不仅能展示技术，更能展现解决问题的思路和方法，让我能够学到“道”而不是“术”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行的数据科学家，对大数据技术充满了好奇，同时也感到一丝畏惧。市面上的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，要么过于偏向某个单一技术栈，让我无从下手。偶然间看到了这本《大数据基础编程、实验和案例教程》，它的名字就给我一种“接地气”的感觉。我特别看重它“实验”和“案例”的部分。在我看来，死记硬背编程语法或者框架命令是没用的，只有通过实际操作，才能真正掌握技术的精髓。我希望能通过书中的实验，一步步搭建起自己的大数据处理平台，从数据的采集、清洗、存储到分析，都亲手实践一遍。而“案例教程”部分，则是我最为期待的。我希望它能展现一些贴近实际工作需求的场景，比如如何利用大数据进行用户画像构建、推荐系统开发、异常检测等。如果能有一些不同行业、不同规模的案例，那就更好了，这样我才能了解到大数据在不同领域的应用潜力。而且，我希望书中的案例不仅仅是“照猫画虎”，而是能够深入剖析其背后的思考过程、技术选型以及遇到的挑战和解决方案，这样我才能举一反三，将学到的知识应用到自己的项目中。这本书的出现，让我感觉离我的大数据目标又近了一大步。