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林子雨編著 著

圖書標籤:

• 大數據
• 編程
• 實驗
• 教程
• 數據分析
• Python
• Hadoop
• Spark
• 數據挖掘
• 案例學習

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302472094

商品編碼：14711995645

齣版時間：2017-08-01

作  者:林子雨 編著 定  價:59 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年08月01日 頁  數:368 裝  幀:平裝 ISBN:9787302472094 ●第1章大數據技術概述1
●1.1大數據時代1
●1.2大數據關鍵技術2
●1.3大數據軟件3
●1.3.1Hadoop4
●1.3.2Spark5
●1.3.3NoSQL數據庫5
●1.3.4數據可視化6
●1.4內容安排7
●1.5在綫資源8
●1.5.1在綫資源一覽錶9
●1.5.2下載專區9
●1.5.3在綫視頻10
●1.5.4拓展閱讀11
●1.5.5大數據課程公共服務平颱11
●1.6本章小結12
●第2章Linux係統的安裝和使用13
●2.1Linux係統簡介13
●2.2Linux係統安裝13
●2.2.1下載安裝文件14
●部分目錄

內容簡介

本書以大數據分析全流程為主綫，介紹瞭數據采集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據可視化等環節典型軟件的安裝、使用和基礎編程方法。本書內容涵蓋操作係統（Linux和Windows）、開發工具（Eclipse）以及大數據相關技術、軟件（Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔鏡、ECharts、Tableau）等。同時，本書還提供瞭豐富的課程實驗和綜閤案例，以及大量免費的在綫教學資源，可以較好地滿足高等院校大數據教學實際需求。
本書是《大數據技術原理與應用——概念、存儲、處理、分析與應用》的“姊妹篇”，可以作為高等院校計算機、信息管理等相關專業的大數據課程輔助教材，用於指導大數據編程實踐；也可供相關技術人員參考。
林子雨 編著 林子雨，男，博士，廈門大學計算機科學係助理教授，廈門大學雲計算與大數據研究中心創始成員，廈門大學數據庫實驗室負責人，中國計算機學會數據庫專委會委員，中國計算機學會信息係統專委會委員。於2001年獲得福州大學水利水電專業學士學位，2005年獲得廈門大學計算機專業碩士學位，2009年獲得北京大學計算機專業博士學位。中國高校少有“數字教師”提齣者和建設者，2009年至今，“數字教師”大平颱纍計嚮網絡免費發布超過100萬字高價值的教學和科研資料，纍計網絡訪問量超過100萬次。
主要研究方嚮為數據庫、數據倉庫、數據挖掘、大數據和雲計算，發錶期刊和會議學術論文多篇，並作為課題組負責人承擔瞭國傢自然等

《Python數據科學實戰：從入門到精通》 內容簡介： 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、創造價值的核心要素。從商業分析到科學研究，從金融建模到人工智能，數據的力量無處不在。而Python，作為一門語法簡潔、生態豐富、社區活躍的編程語言，已成為數據科學領域無可爭議的首選工具。《Python數據科學實戰：從入門到精通》正是為幫助讀者掌握Python在數據科學領域的強大應用而精心編寫的。本書不僅僅是理論知識的堆砌，更側重於通過大量貼近實際的編程案例和項目實踐，引導讀者深入理解數據科學的核心概念，並能熟練運用Python工具鏈解決真實世界的數據問題。 本書內容涵蓋瞭數據科學的完整流程，從數據的獲取、清洗、預處理，到探索性數據分析（EDA），再到模型構建、評估和部署。我們精心設計瞭循序漸進的學習路徑，旨在讓初學者能夠快速上手，同時為有一定基礎的讀者提供深入的進階指導。 核心內容模塊： 第一部分：Python基礎與數據處理利器 在開始數據科學之旅前，紮實的Python基礎是必不可少的。本部分將帶領讀者係統迴顧並深入理解Python的核心概念，包括但不限於： Python語法精講：變量、數據類型、運算符、控製流（條件語句、循環）、函數、模塊等。我們不會止步於語法層麵，更會強調Pythonic的編程風格，以及如何編寫高效、可讀性強的代碼。 麵嚮對象編程（OOP）基礎：類、對象、繼承、多態等概念的講解，以及如何在實際數據處理任務中運用OOP思想來組織和管理代碼，提高代碼的復用性和可維護性。 NumPy：科學計算的基石：深入講解NumPy的ndarray對象，包括數組的創建、索引、切片、數學運算、廣播機製等。通過豐富的示例，展示NumPy在處理大型數值型數據時的速度優勢和便捷性。學習如何使用NumPy進行嚮量化計算，這是提升Python數據處理效率的關鍵。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀：本書將花費大量篇幅深入剖析Pandas庫。從Series和DataFrame的創建、操作，到數據索引、選擇、過濾、排序，再到數據閤並、連接、分組聚閤、重塑等核心功能，都將通過詳實的案例進行講解。特彆會強調Pandas在處理缺失值、異常值、重復值，以及進行數據類型轉換、文本數據處理等方麵的強大能力。讀者將學會如何使用Pandas高效地清洗和組織來自各種源的數據。 第二部分：數據探索與可視化 理解數據是建模的前提。本部分將聚焦於數據探索性分析（EDA）和數據可視化技術，幫助讀者從數據中發現模式、洞察規律、提齣假設。 Matplotlib與Seaborn：揭示數據之美：詳細介紹Matplotlib的基礎繪圖功能，包括各種圖錶類型（摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、直方圖等）的繪製方法。在此基礎上，引入Seaborn庫，它提供瞭更美觀、更高級的統計圖形，能夠更直觀地展示變量之間的關係、分布情況以及多維數據的特徵。我們將演示如何通過定製化的可視化來傳達數據信息，並講述何時選擇何種圖錶纔能最有效地錶達數據故事。 探索性數據分析（EDA）方法論：結閤NumPy和Pandas，係統介紹EDA的流程和常用技術。包括描述性統計分析（均值、中位數、方差、標準差、分位數等），數據分布的探索，變量之間的相關性分析，以及如何通過可視化手段來發現數據中的異常值、潛在模式和趨勢。本書將提供一套完整的EDA框架，指導讀者如何係統地理解數據集。 第三部分：機器學習基礎與模型構建 掌握瞭數據處理和探索的技能後，本書將引領讀者進入機器學習的核心領域，學習如何構建和應用各種預測模型。 機器學習概覽：介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等。講解常見的機器學習任務，如分類、迴歸、聚類、降維等。 Scikit-learn：機器學習的強大框架：本書將以Scikit-learn為主要工具，詳細介紹其核心模塊和API。 數據預處理與特徵工程：講解如何使用Scikit-learn進行特徵縮放（標準化、歸一化）、編碼（獨熱編碼、標簽編碼）、缺失值填充，以及特徵選擇和降維（PCA、LDA）。強調特徵工程對模型性能的關鍵影響。 監督學習模型： 迴歸模型：綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、決策樹迴歸、隨機森林迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等。講解各自的原理、適用場景、優缺點以及模型參數調優。 分類模型：邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機森林分類、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等。深入解析這些模型的決策過程，並展示如何應用它們解決二分類和多分類問題。 無監督學習模型： 聚類模型：K-Means、DBSCAN、層次聚類等。講解如何利用聚類發現數據中的隱藏分組。 降維模型：主成分分析（PCA）、t-SNE等。學習如何通過降維來可視化高維數據或減少特徵數量。 模型評估與選擇：詳細講解各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值（分類任務），以及均方誤差（MSE）、R²分數（迴歸任務）。學習交叉驗證技術，理解過擬閤和欠擬閤問題，並掌握如何選擇最佳模型。 模型調優與超參數優化：介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等超參數優化方法，幫助讀者找到模型的最佳配置。 第四部分：實戰案例與進階主題 理論結閤實踐是學習的關鍵。本部分將通過一係列真實世界的數據科學案例，鞏固前述知識，並引導讀者進行更深入的探索。 案例研究： 電商用戶行為分析：使用Pandas進行用戶購買數據清洗、用戶畫像構建，並結閤可視化技術分析用戶消費習慣。 房價預測：運用Scikit-learn構建迴歸模型，預測房屋價格，並進行特徵工程和模型調優。 情感分析：利用文本處理技術，結閤機器學習分類模型，分析用戶評論的情感傾嚮。 客戶流失預測：構建分類模型，預測哪些客戶可能流失，為企業提供預警。 圖像數據初步處理：介紹如何使用NumPy和Pandas初步處理圖像數據（如特徵提取），為後續深度學習打下基礎。 進階概念預告：在案例的引導下，簡要介紹一些更高級的數據科學主題，如時間序列分析、推薦係統基礎、網絡爬蟲入門、數據庫交互等，為讀者後續深入學習指明方嚮。 本書的特點： 循序漸進，由淺入深：從Python基礎開始，逐步深入到復雜的數據科學技術，確保不同層次的讀者都能找到適閤自己的學習節奏。 實戰驅動，案例豐富：書中包含大量可運行的代碼示例和精心設計的項目案例，讓讀者在動手實踐中掌握知識。 工具鏈全麵：覆蓋瞭數據科學領域最常用的Python庫，包括NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等。 理論與實踐結閤：在講解技術的同時，深入分析其背後的原理和應用場景，幫助讀者建立紮實的理論基礎。 強調數據思維：本書不僅教授工具的使用，更注重培養讀者的數據分析和問題解決能力。 語言通俗易懂，排版清晰：力求用最清晰、最直觀的方式呈現復雜的概念，提供良好的閱讀體驗。 《Python數據科學實戰：從入門到精通》適閤以下人群閱讀： 對數據科學充滿興趣，希望係統學習Python數據分析技能的初學者。 需要提升數據處理、分析和可視化能力的IT從業人員、市場分析師、産品經理等。 希望將Python應用於科研、金融、生物等領域進行數據分析的學者和研究人員。 正在學習或計劃學習數據科學和機器學習的學生。 通過學習本書，您將能夠獨立完成從數據獲取到模型構建的全過程，並具備解決實際數據問題的能力，為您的職業發展或學術研究打開新的可能。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，在日常工作中，數據量正在爆炸式增長，傳統的單機處理方式已經力不從心。我一直在尋找一本能夠幫助我係統學習大數據技術的書籍，並且能夠快速上手實踐。這本書《大數據基礎編程、實驗和案例教程》的標題立刻吸引瞭我。我非常看重它“基礎編程”的定位，這意味著它不會僅僅停留在概念層麵，而是會深入到實際的編碼和技術實現。我希望它能夠詳細講解大數據生態中的核心技術，例如Hadoop、Spark等，並解釋它們在分布式環境下的工作原理，如何進行數據存儲、任務調度以及並行計算。對我來說，理解這些底層機製至關重要，因為隻有這樣，我纔能在遇到問題時找到根源並高效地解決。而“實驗”部分，我期待它能提供詳盡的操作步驟和代碼示例，讓我能夠輕鬆搭建起一個本地或雲端的大數據開發環境，並在其中進行各種編程實踐。我希望通過這些實驗，我能夠熟練掌握常用的大數據處理API，並能夠獨立完成一些基本的數據分析任務。最後，“案例教程”則是我最期待的亮點，我希望它能夠涵蓋一些實際的應用場景，例如實時數據流處理、離綫數據分析、機器學習模型的訓練和部署等，並提供完整的解決方案，這樣我纔能將學到的知識融會貫通，應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行的數據科學傢，對大數據技術充滿瞭好奇，同時也感到一絲畏懼。市麵上的書籍琳琅滿目，但很多要麼過於理論化，要麼過於偏嚮某個單一技術棧，讓我無從下手。偶然間看到瞭這本《大數據基礎編程、實驗和案例教程》，它的名字就給我一種“接地氣”的感覺。我特彆看重它“實驗”和“案例”的部分。在我看來，死記硬背編程語法或者框架命令是沒用的，隻有通過實際操作，纔能真正掌握技術的精髓。我希望能通過書中的實驗，一步步搭建起自己的大數據處理平颱，從數據的采集、清洗、存儲到分析，都親手實踐一遍。而“案例教程”部分，則是我最為期待的。我希望它能展現一些貼近實際工作需求的場景，比如如何利用大數據進行用戶畫像構建、推薦係統開發、異常檢測等。如果能有一些不同行業、不同規模的案例，那就更好瞭，這樣我纔能瞭解到大數據在不同領域的應用潛力。而且，我希望書中的案例不僅僅是“照貓畫虎”，而是能夠深入剖析其背後的思考過程、技術選型以及遇到的挑戰和解決方案，這樣我纔能舉一反三，將學到的知識應用到自己的項目中。這本書的齣現，讓我感覺離我的大數據目標又近瞭一大步。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及細看，隻是掃瞭幾眼目錄和前言，但它的名字就讓我覺得，它可能是我一直以來都在尋找的那種“硬核”讀物。我一直覺得，學大數據，最怕的就是“浮於錶麵”，學瞭很多概念，但實際操作起來卻抓瞎。所以，當看到“基礎編程”、“實驗”這些詞的時候，我就知道，這可能是一本能夠帶我“動手”的書。我特彆期待它在“基礎編程”部分，能夠把我從零開始，一步步領進門。不是那種簡單的API堆砌，而是能講清楚在大數據環境下，編程和在單機環境有什麼不同，為什麼需要分布式編程，常用的編程範式有哪些，比如MapReduce思想的精髓，Spark的函數式編程等等。然後，“實驗”部分，我希望它能像一個手把手的小助手，帶著我一步一步搭建環境，敲代碼，跑程序，哪怕是從最簡單的Word Count開始，也要讓我體驗到分布式計算的威力。我希望能通過大量的練習，讓我對常用的數據處理工具有所掌握，比如數據清洗、轉換、聚閤等。最後，“案例教程”部分，我更是充滿瞭期待。我希望能看到一些真實世界的例子，比如如何分析海量的用戶行為數據來做精準營銷，或者如何利用大數據來預測股票市場，又或者如何處理物聯網設備産生的數據。我希望這些案例不僅能展示技術，更能展現解決問題的思路和方法，讓我能夠學到“道”而不是“術”。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，翻瞭翻前言和目錄，立刻就被它紮實的內容和嚴謹的結構吸引住瞭。我本身是做數據分析的，日常工作中接觸大數據是必然的，但總感覺基礎不夠牢固，很多時候遇到問題隻能“頭痛醫頭，腳痛醫腳”。這本書的“基礎編程”部分，看名字就知道是我的“菜”。我特彆期待它能從最根本的概念講起，比如分布式存儲、計算模型等等，然後逐步深入到具體的編程語言和框架，比如Hadoop、Spark，以及它們底層的實現原理。我希望它不僅僅是羅列API，更重要的是能解釋清楚“為什麼這麼做”，背後的邏輯是什麼，這樣纔能真正理解並靈活運用。而且，我注意到它還包含瞭“實驗”部分，這簡直太棒瞭！理論結閤實踐是學習任何技術的最好方式，我迫不及待想動手去搭建環境，跟著書中的例子一步步操作，親身體驗大數據的魅力。最後，“案例教程”部分更是讓我眼前一亮，我希望它能涵蓋一些真實世界的應用場景，比如電商用戶行為分析、社交媒體數據挖掘、金融風控等等，這樣我不僅能學到技術，還能看到這些技術是如何解決實際問題的，為我自己的工作提供靈感和藉鑒。總而言之，這本書給我的第一印象是內容詳實，目標明確，是一本值得深入研讀的寶典。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前接觸過一些關於大數據的書籍，但總感覺差瞭點意思。要麼太偏重理論，讀起來枯燥乏味，讓我提不起興趣；要麼就是過於淺顯，學到的東西很快就忘光瞭，感覺沒有積纍。這本《大數據基礎編程、實驗和案例教程》的名字，聽起來就很有分量，特彆是“基礎編程”這幾個字，讓我看到瞭它在構建紮實基礎方麵的決心。我希望這本書能夠把我從那些零散的、不成體係的知識點中解救齣來，構建一個清晰、完整的學習路徑。我想要瞭解大數據處理的基本原理，比如分布式計算的優勢在哪裏，為什麼需要HDFS這樣的分布式文件係統，Spark的RDD和DataFrame到底是怎麼迴事。更重要的是，我期待它能在“實驗”部分提供清晰、可復現的指導，讓我能夠搭建起真實的大數據環境，親手運行代碼，調試程序。我希望這些實驗能夠循序漸進，從簡單的操作到復雜的任務，讓我逐步建立信心。而“案例教程”部分，我相信它能成為我學習的“催化劑”，如果能看到真實的業務場景是如何通過大數據技術來解決的，比如如何處理海量日誌進行故障排查，或者如何通過分析用戶行為來優化産品策略，那將是非常有啓發性的。這本書給我一種“值得花時間”的感覺，我希望能通過它，徹底搞懂大數據。