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『簡體書』漫话大数据

書城自編碼: 2407173
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡數據庫
作者: 郎为民 编著
國際書號(ISBN): 9787115352477
出版社: 人民邮电出版社
出版日期: 2014-07-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 344/434000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 143.0

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《大话物联网》《大话云计算》作者郎为民又一全新力作
生动地讲述了“大数据”的前世今生
诠释了大数据的巨大魅力
为初学者打开了一扇深入学习大数据的大门
內容簡介:
《漫话大数据》是一本关于大数据的幽默科普读物,它使用大量的漫画、故事、笑话、网络流行语、相声小品台词等生动风趣的语言,采取比喻、夸张、排比、拟人等多种表现手法,以独特的视角深入浅出地为大家解读了大数据的产生背景、前世今生、衡量标准和基本特征,描述了大数据采集、存储、分析、处理和展现等关键技术,列举了大数据在政治、经济和生活中的应用实例,分析了大数据面临的隐私、安全、宕机死机、数据公开等困境,展望了大数据的发展趋势,最后总结了国内外知名大数据公司的发展策略与应用现状。本书通过大量实例和漫画式插图来帮助读者理解晦涩、枯燥的技术,向读者诠释了大数据的巨大魅力,为初学者打开了一扇深入学习大数据的大门。
《漫话大数据》可作为需要了解大数据基础知识的各级政府公务员、企业管理者、科研人员和高等院校教师等读者朋友的参考书籍,还可以作为高等院校相关专业研究生以及大学生的专业课教材或参考用书。
目錄
第1章 大数据的春天 
1.1 四部影视剧帮你看懂大数据 
1.1.1 英剧《黑镜》:“复活”爱人 
1.1.2 电影《点球成金》:用数据拿冠军 
1.1.3 美剧《疑犯追踪》:有贼心也会摊上事儿 
1.2 大数据汹涌来袭 
1.2.1 大数据有多大 
1.2.2 大数据从哪里来 
1.2.3 大数据搅热世界 
1.3 大数据的幕后推手 
1.3.1 摩尔定律:铸造数据滋生的利器 
1.3.2 吉尔德定律:大带宽支撑大数据 
1.3.3 麦特卡夫定律:大数据价值是用户创造的 
第2章 初识大数据 
2.1 大数据的前世今生 
2.1.1 托夫勒与《第三次浪潮》 
2.1.2 美国国家航空航天局与大数据 
2.1.3 麦肯锡公司的研究报告 
2.1.4 维克托:大数据商业应用第一人 
2.1.5 奥巴马政府的大数据战略 
2.2 与大数据的亲密接触 
2.2.1 数据、信息、知识“三级跳” 
2.2.2 大数据是个什么东东 
2.2.3 大数据腾“云”驾“物” 
2.3 大数据之V客帝国 
2.3.1 Volume:春城无处不飞花 
2.3.2 Velocity:天下武功,唯快不破 
2.3.3 Variety:多彩生活,缤纷数据 
2.3.4 Value:数中自有黄金屋 
第3章 迎娶大数据的嫁妆 
3.1 谷歌决战Hadoop 
3.1.1 谷歌的新老“三驾马车” 
3.1.2 Hadoop:谁说大象不能跳舞 
3.2 给大数据找一个家 
3.2.1 Caffeine:让谷歌上瘾的咖啡因 
3.2.2 HDFS:不要把鸡蛋放在一个篮子里 
3.2.3 NoSQL:不仅仅是SQL 
3.3 破解大数据处理的“魔咒” 
3.3.1 MapReduce:大事化小 
3.3.2 Dremel:让大数据不再“恐怖” 
3.3.3 Pregel:大规模图形处理利器 
3.4 给Hadoop一个支点:撬动大数据 
3.4.1 数据挖掘:尿布和啤酒演绎的温情故事 
3.4.2 可视化,把“大数据”画出来 
第4章 大数据,撬动政治的杠杆 
4.1 政府组织成为大数据的VIP客户 
4.1.1 联合国:让地球脉动起来 
4.1.2 美国:大数据时代的带头大哥 
4.1.3 英国:开放数据,看我的 
4.1.4 日本:活力照耀东瀛 
4.1.5 韩国:大数据化解小烦恼 
4.1.6 中国:我们在路上 
4.2 大数据,政府公共服务支撑点 
4.2.1 大数据把“黑”人送进“白”宫 
4.2.2 大数据挽救统计信任危机 
第5章 满城尽是大数据 
5.1 大数据推动上演《少数派报告》 
5.1.1 神秘的“先知”不是梦 
5.1.2 孟菲斯警察局识别“热点地区”阻止犯罪 
5.1.3 让狄仁杰惭愧的大数据追凶 
5.2 教育变革大数据:从“盆景”到“满园花香” 
5.2.1 “慕课”,未来大学没有围墙 
5.2.2 个性学习:我的未来我做主 
5.3 大数据,未来医疗的福音 
5.3.1 今年会不会感冒?大数据告诉你! 
5.3.2 大数据,让老有所依不再为难 
5.4 车轮上的大数据 
5.4.1 无人驾驶并不遥远 
5.4.2 智能交通:好车难敌路堵 
第6章 大数据时代的幸福生活 
6.1 大数据,High翻体娱界 
6.1.1 大数据捧火《纸牌屋》 
6.1.2 奥斯卡大奖花落谁家?大数据早知道! 
6.1.3 体育大数据:从看热闹到看门道 
6.2 大数据,引领生活新航向 
6.2.1 大数据跨界当“红娘” 
6.2.2 大数据,最懂女人心 
6.2.3 舌尖上的大数据 
6.3 大数据,你的贴身秘书 
6.3.1 大数据PK“雨神”萧敬腾 
6.3.2 大数据,助力广告“私人订制” 
第7章 大数据,彷徨中前行 
7.1 大数据,无处安放的隐私 
7.2 大数据的“阿喀琉斯之踵” 
7.2.1 光大“乌龙指”玩晕大盘 
7.2.2 数据真实公开咋就这么难 
7.3 大数据去哪儿 
7.3.1 数据科学家:大数据时代的“巫师” 
7.3.2 语义网:你的计算机懂得你需要啥 
第8章 大数据的江湖谁做主 
8.1 谁的数据更大 
8.1.1 为大数据而生的谷歌 
8.1.2 无心插柳柳成荫的亚马逊 
8.1.3 “人机大战”对决《危险边缘》 
8.2 三巨头踏上大数据掘金之路 
8.2.1 含着数据出生的百度 
8.2.2 人人都爱光棍节 
8.2.3 微信,聊前摇一摇 
参考文献 
附录 英文缩略语 

 

 

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