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  • 巨量資料處理與應用實務
  • 點閱:436
  • 作者: 曾展鵬, 顏春煌編著
  • 出版社:國立空中大學
  • 出版年:2019[民108]
  • 集叢名:管理與資訊學系,管理與資訊精進領域
  • ISBN:978-986-05-7902-4 ; 986-05-7902-4
  • 格式:PDF
  • 版次:初版
  • 附註:2020年1月初版2刷
租期14天 今日租書可閱讀至2020-12-08

內容簡介

網路資訊科技時代資訊數位化之後每年產出資料的數量是成指數成長。傳統的解決方案、已經不可能去最佳化的處理這些資料,使得大數據的理論、應用與實務廣受重視。巨量資料分析師必須整合多方面的基礎能力,包含商業觀念、統計、資訊管理、邏輯分析等,除了必須對統計方法有廣泛的了解外,還必須具備足夠的電腦知識與程式能力,以利於使用最有效率的軟硬體處理技術,來管理與分析日益成長與可觀的資料量。本課程可以幫助學習者學習巨量資料的理論基礎、技術與實務。

課程的內容可以分成三個部分,第一個部分是有關大數據領域的理論基礎、組成元件、架構與管理。相關的主題像是資料科學、大數據面臨的問題與挑戰、虛擬化技術、雲端運算。第二個部分包含大數據的分析模型與方法的建立,諸如非結構化資料的分析、大數據與機器學習以及運用大數據進行預測的演算法。第三個部分則是大數據的語言與工具,主要內容包括微軟公司大數據的解決方案與工具。在語言的部分則是R 語言與Python 語言,其中都會提到資料處理與視覺化的部分。

  • 第 1 章 大數據(Big Data)的定義與發展(第1頁)
    • 1.1 大數據(Big Data)的定義(第3頁)
    • 1.2 大數據資料處理的流程(第13頁)
    • 1.3 大數據帶來的效益(第16頁)
    • 1.4 大數據領域的範圍(第19頁)
    • 1.5 大數據衍生出來的隱私問題(第24頁)
    • 1.6 大數據的語言與工具(第25頁)
  • 第 2 章 大數據技術的組成(第37頁)
    • 2.1 大數據相關的技術(第39頁)
    • 2.2 大數據與虛擬化(virtualization)技術(第49頁)
    • 2.3 大數據與雲端運算(第57頁)
    • 2.4 建置一個大數據技術測試的環境(第65頁)
  • 第 3 章 大數據的管理(Big data management)(第95頁)
    • 3.1 大數據領域中資料庫扮演的角色(第98頁)
    • 3.2 大數據的儲存與運算(第102頁)
    • 3.3 相關的技術(第112頁)
    • 3.4 可租用的相關服務(第115頁)
    • 3.5 大數據平台的安裝(第116頁)
  • 第 4 章 大數據的分析(big data analytics)(第131頁)
    • 4.1 分析的類型(第134頁)
    • 4.2 數據分析(data analytics)的生命週期(第139頁)
    • 4.3 文字內容分析(text analytics)(第146頁)
    • 4.4 機器學習(machine learning)(第148頁)
    • 4.5 在大數據平台中進行數據分析(第152頁)
  • 第 5 章 大數據的建置(implementation)(第157頁)
    • 5.1 確認所需要的資料(第159頁)
    • 5.2 大數據整合的基本原則與方法(第164頁)
    • 5.3 即時的大數據運作(第168頁)
    • 5.4 大數據分析的持續運作(第171頁)
    • 5.5 從機構的角度來看大數據的運作(第178頁)
    • 5.6 大數據環境的安全治理問題(第181頁)
  • 第 6 章 大數據應用的實際案例(第185頁)
    • 6.1 資料的洪流(第188頁)
    • 6.2 認識大數據的各種應用(第194頁)
    • 6.3 大數據的未來應用與趨勢(第210頁)
  • 第 7 章 大數據的工具 R 語言(第215頁)
    • 7.1 R 程式的基礎(第217頁)
    • 7.2 R 程式語言的要點(第226頁)
    • 7.3 R 中的資料處理與清理(第242頁)
    • 7.4 視覺化處理(第262頁)
  • 第 8 章 微軟的大數據方案(第285頁)
    • 8.1 Power Query 軟體(第287頁)
    • 8.2 Power Pivot 軟體(第307頁)
    • 8.3 資料分析表達式 DAX(第325頁)
  • 第 9 章 Python 語言的學習(第341頁)
    • 9.1 Python 語言(第343頁)
    • 9.2 Python 語言基礎(第355頁)
    • 9.3 Python 重要結構(第364頁)
    • 9.4 資料整理與清理(第380頁)
    • 9.5 資料視覺化(第396頁)
紙本書 NT$ 450
單本電子書
NT$ 360

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