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本书由浅入深地介绍了Hadoop技术生态的重要组件，让读者能够系统地了解大数据相关技术。第1章主要从整体上介绍了Hadoop大数据技术，并搭建Hadoop运行环境。第2～5章着重介绍了Hadoop核心技术，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop资源管理系统（YARN）、Hadoop分布式计算框架（Ma

《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较

全书共20章,第1-9章分别介绍大数据与人工智能的发展历史、数据工程、机器学习算法、深度学习与神经网络、大数据存储技术、HadoopMapReduce解析、Spark解析、分布式数据挖掘算法和PyTorch解析等知识,第10-20章为大数据技术和机器学习技术相结合的一些案例。

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大数据这个原本陌生的专业词汇迅速进入大众视野，掀起了一场新的数据技术革命。大数据正在改变我们的生产、生活、教育、思维等诸多领域以及认识、理解世界的方式，作为时代精神精华的哲学，应该及时对这场数据革命做出全面的回应和批判，深入分析大数据对我们的世界观、认识论、方法论、价值观和伦理观将带来的深刻变革。本书全面建构了以大数据

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本书主要介绍了大数据的基本概念、原理、方法和技术。全书共分11章，第1章介绍大数据的基本概念；第2章介绍大数据系统生态；第3、4章分别论述大数据存储与管理技术、大数据计算与处理技术；第5、6、7、8章介绍大数据获取技术、大数据预处理技术、大数据分析技术、可视化展现技术；第9、10、11章介绍了3个典型案例。全书坚持系统

本书聚焦综合信息系统智能化的关键和难点，摒弃传统的处理模式，充分利用数据的不确定性信息，就区间、序列、直觉模糊、犹豫模糊、语义等不同类型数据的相似度量、粒层转化、识别决策等开展了较为系统、深入的研究，构建异类数据间统一的粒层转换框架，解决不同类型数据间的相似度量、跨层关联与融合问题。全书共分15章，第1章介绍问题的来源

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