第1章 大数据的时代背景
1.1 大数据的产生
1.2 大数据战略
1.2.1 大数据战略的内涵及意义
1.2.2 中国大数据战略的层次体系
1.3 大数据的应用
1.3.1 大数据在电子政务中的应用
1.3.2 大数据在网络通信行业中的应用
1.3.3 大数据在医疗行业中的应用
1.3.4 大数据在能源行业中的应用
1.3.5 大数据在零售行业中的应用
1.4 大数据人才的需求
1.4.1 大数据人才的能力要求
1.4.2 大数据人才的分类
1.5 数据科学与大数据技术专业
1.5.1 数据科学与大数据技术专业的定位
1.5.2 数据科学与大数据技术专业的培养目标
第2章 大数据初识
2.1 大数据的定义
2.2 大数据的特征
2.3 典型行业的大数据
2.3.1 金融行业的大数据
2.3.2 健康医疗行业的大数据
2.3.3 电信行业的大数据
2.3.4 电子商务行业的大数据
第3章 大数据技术初识
3.1 数据分析流程
3.1.1 数据分析的基本流程
3.1.2 数据预处理
3.1.3 数据探查
3.1.4 数据建模与应用
3.1.5 数据可视化
3.2 数据分析技术
3.2.1 经典数据挖掘
3.2.2 机器学习简介
3.2.3 模型评估
3.3 大数据技术框架与生态
3.3.1 Hadoop
3.3.2 Spark
3.3.3 NoSQL
第4章 大数据分析教学平台——BDAP
4.1 BDAP简介
4.1.1 大数据教学的现状与挑战
4.1.2 BDAP总览
4.1.3 BDAP的特点与优势
4.2 BDAP的功能
4.2.1 文件管理功能
4.2.2 数据挖掘功能
4.2.3 可视化功能
4.2.4 深度学习探索功能
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