大数据分析与计算

大数据是当前信息社会中的重要资源，其分析与计算是应用于各行各业的重要任务。本书对大数据计算的标准、模型、计算架构和开发技术体系进行了较完整的论述和总结，重点介绍了大数据计算架构和开发平台及技术，并提供了相关领域的工程案例。 优秀部分引入大数据概念、技术特征及其应用领域，第二部分详细阐述了大数据计算体系，对数据存储系统、数据处理平台和数据应用系统进行了深入讲解；第三部分介绍了大数据标准与模式，包含大数据标准体系及大数据计算模式；第四章至第五章主要讲解了数据采集方法、数据清洗与规约方法；第六章介绍了数据分析算法，包括C4.5、k均值、支持向量机、Apriori算法、EM算法、PageRank算法、AdaBoost算法等；第七章至第八章介绍了文本读写技术、数据处理技术及数据分析技术；第九章涵盖了NumPy工具包、Pandas工具包和Scikit-Learn工具包；第十章讲解了数据可视化技术，介绍了Matplotlib、Mayavi2和其他图形化工具；第十一章至第十二章介绍了Hadoop生态系统、MapReduce计算模型及图并行计算框架等相关内容；第十三章至第十五章主要涵盖了交互式计算模式、流计算系统及其应用程序设计接口。 本书介绍的内容涵盖了大数据分析和计算的相关方面，对于计算机和软件工程专业的高年级学生，以及从事大数据领域工作的IT技术人员而言，具有非常重要的参考价值。