简介
本书是将大数据这一计算机前沿科学和基础教学有机结合的典范教材，全面介绍了大数据和相关的基础知识，由浅入深地剖析了大数据的分析处理方法和技术手段，突出介绍了其在医学上的实践应用。 全书共10章。第1章概括介绍了大数据，第2～4章介绍了大数据的采集、预处理、建模和可视化方法，第5、6章介绍了Hadoop技术，第7章介绍了NoSQL技术，第8章介绍了大数据与云计算的关系，第9章介绍了大数据解决方案，第10章就医学大数据挖掘做了专题介绍。 本书可作为医学高等院校计算机专业大数据分析及应用课程的教材，也可作为相关技术人员的参考用书。
目录
第1章 大数据概论
1.1 大数据技术概述
1.1.1 大数据的基本概念
1.1.2 IT产业的发展简史
1.1.3 大数据的来源
1.1.4 大数据的产生过程
1.1.5 大数据的特点
1.1.6 大数据处理的基本流程
1.1.7 大数据的数据结构类型
1.1.8 大数据的特征
1.1.9 大数据的应用领域
1.2 大数据技术架构
1.3 大数据的整体技术和关键技术
1.4 大数据分析的典型工具简介
1.5 大数据的未来发展趋势
本章小结
习题1
第2章 大数据的采集及预处理
2.1 数据采集概述
2.1.1 数据分类体系
2.1.2 数据采集
2.1.3 数据采集系统
2.1.4 临床试验电子数据采集系统
2.2 大数据采集的数据来源
2.3 大数据采集的技术方法
2.4 大数据处理与集成
本章小结
习题2
第3章 大数据建模概述
3.1 数据模型简介
3.1.1 数据模型的定义
3.1.2 数据模型之间的关系
3.2 大数据建模的主要技术方法
3.2.1 经典大数据建模常用的技术方法
3.2.2 分布式处理大数据的技术方法
3.2.3 大数据分析模式的分类
3.3 大数据建模过程
3.3.1 大数据建模流程
3.3.2 大数据建模应遵循的规律
3.4 医学大数据建模应用案例
本章小结
习题3
第4章 数据可视化应用
4.1 数据可视化概述
4.1.1 数据可视化的由来
4.1.2 数据可视化的概念
4.2 数据可视化的设计
4.2.1 数据可视化流程
4.2.2 数据可视化过程
4.3 数据可视化的表达方式
4.3.1 传统的表达方式
4.3.2 现代的表达方式
4.4 数据可视化的工具
4.4.1 入门级工具
4.4.2 在线数据可视化工具
4.4.3 互动图形用户界面控制
4.4.4 三维工具
4.4.5 地图工具
4.4.6 进阶工具
4.4.7 专家级工具
4.5 数据可视化在生物领域中的应用
本章小结
习题4
第5章 Hadoop概论
5.1 Hadoop概述
5.1.1 Hadoop的发展历史
5.1.2 Hadoop的功能与优势
5.1.3 Hadoop应用现状和发展趋势
5.1.4 Linux下Hadoop平台的搭建
5.1.5 Windows下Hadoop平台的搭建
5.2 Hadoop结构简介
5.2.1 HDFS
5.2.2 MapReduce
5.2.3 Common
5.2.4 YARN
5.2.5 其他模块
5.3 Apache Spark概述
5.3.1 Apache Spark原理
5.3.2 Apache Spark的优点
本章小结
习题5
第6章 HDFS、MapReduce和
Common概论
6.1 HDFS概述
6.1.1 HDFS的设计目标
6.1.2 HDFS架构
6.1.3 HDFS工作原理
6.1.4 HDFS源代码结构
6.1.5 HDFS接口
6.2 MapReduce概述
6.2.1 MapReduce功能和技术特征
6.2.2 MapReduce工作机制
6.2.3 MapReduce执行流程
6.2.4 MapReduce编程源码范例
6.2.5 MapReduce接口
6.3 Common概述
本章小结
习题6
第7章 NoSQL技术
7.1 NoSQL基础知识
7.1.1 大数据的一致性策略
7.1.2 大数据的分区与放置策略
7.1.3 大数据的复制与容错技术
7.1.4 大数据的缓存技术
7.2 NoSQL的种类
7.2.1 键值存储
7.2.2 列存储
7.2.3 面向文档存储
7.2.4 图形存储
7.3 典型的NoSQL工具
7.3.1 Redis
7.3.2 Bigtable
7.3.3 CouchDB
7.3.4 Neo4j
本章小结
习题7
第8章 云计算与大数据
8.1 云计算概论
8.1.1 云计算的定义
8.1.2 云计算的基本特征
8.1.3 云计算的服务模式
8.1.4 云计算的部署模式
8.2 云计算的相关技术
8.2.1 虚拟化技术
8.2.2 大数据分布式存储
8.2.3 大数据管理技术
8.2.4 并行编程模式
8.2.5 云计算数据中心
8.2.6 云计算集群
8.2.7 云计算仿真
8.3 云计算安全
8.3.1 云计算安全现状
8.3.2 云计算安全服务体系
8.3.3 云计算安全关键技术
8.4 医学大数据与云计算
8.4.1 生物医学大数据的云解决方案
8.4.2 区域医疗信息云平台建设
本章小结
习题8
第9章 大数据解决方案
9.1 大数据解决方案基础
9.2 典型大数据解决方案
9.2.1 Microsoft大数据解决方案
9.2.2 Oracle大数据解决方案
9.2.3 IBM大数据解决方案
9.2.4 Intel大数据解决方案
9.3 医学及商业大数据具体应用案例
9.3.1 医学大数据应用案例
9.3.2 商业大数据应用案例
本章小结
习题9
第10章 医学大数据挖掘
10.1 国内外医学大数据的发展现状
10.1.1 国外医学大数据的发展现状
10.1.2 国内医学大数据的发展现状
10.2 医学大数据的种类、问题及对策
10.2.1 医学大数据的种类
10.2.2 医学大数据存在的问题及对策
10.3 医学大数据挖掘的特点、主要方法及应用
10.3.1 大数据挖掘概述
10.3.2 医学大数据挖掘的特点
10.3.3 医学大数据挖掘的主要方法
10.3.4 医学大数据挖掘的应用
10.4 基于互联网的大数据挖掘与生物监测
10.4.1 基于互联网的大数据生物监测原理
10.4.2 基于互联网的大数据生物
监测的典型应用
本章小结
习题10
习题答案
参考文献
1.1 大数据技术概述
1.1.1 大数据的基本概念
1.1.2 IT产业的发展简史
1.1.3 大数据的来源
1.1.4 大数据的产生过程
1.1.5 大数据的特点
1.1.6 大数据处理的基本流程
1.1.7 大数据的数据结构类型
1.1.8 大数据的特征
1.1.9 大数据的应用领域
1.2 大数据技术架构
1.3 大数据的整体技术和关键技术
1.4 大数据分析的典型工具简介
1.5 大数据的未来发展趋势
本章小结
习题1
第2章 大数据的采集及预处理
2.1 数据采集概述
2.1.1 数据分类体系
2.1.2 数据采集
2.1.3 数据采集系统
2.1.4 临床试验电子数据采集系统
2.2 大数据采集的数据来源
2.3 大数据采集的技术方法
2.4 大数据处理与集成
本章小结
习题2
第3章 大数据建模概述
3.1 数据模型简介
3.1.1 数据模型的定义
3.1.2 数据模型之间的关系
3.2 大数据建模的主要技术方法
3.2.1 经典大数据建模常用的技术方法
3.2.2 分布式处理大数据的技术方法
3.2.3 大数据分析模式的分类
3.3 大数据建模过程
3.3.1 大数据建模流程
3.3.2 大数据建模应遵循的规律
3.4 医学大数据建模应用案例
本章小结
习题3
第4章 数据可视化应用
4.1 数据可视化概述
4.1.1 数据可视化的由来
4.1.2 数据可视化的概念
4.2 数据可视化的设计
4.2.1 数据可视化流程
4.2.2 数据可视化过程
4.3 数据可视化的表达方式
4.3.1 传统的表达方式
4.3.2 现代的表达方式
4.4 数据可视化的工具
4.4.1 入门级工具
4.4.2 在线数据可视化工具
4.4.3 互动图形用户界面控制
4.4.4 三维工具
4.4.5 地图工具
4.4.6 进阶工具
4.4.7 专家级工具
4.5 数据可视化在生物领域中的应用
本章小结
习题4
第5章 Hadoop概论
5.1 Hadoop概述
5.1.1 Hadoop的发展历史
5.1.2 Hadoop的功能与优势
5.1.3 Hadoop应用现状和发展趋势
5.1.4 Linux下Hadoop平台的搭建
5.1.5 Windows下Hadoop平台的搭建
5.2 Hadoop结构简介
5.2.1 HDFS
5.2.2 MapReduce
5.2.3 Common
5.2.4 YARN
5.2.5 其他模块
5.3 Apache Spark概述
5.3.1 Apache Spark原理
5.3.2 Apache Spark的优点
本章小结
习题5
第6章 HDFS、MapReduce和
Common概论
6.1 HDFS概述
6.1.1 HDFS的设计目标
6.1.2 HDFS架构
6.1.3 HDFS工作原理
6.1.4 HDFS源代码结构
6.1.5 HDFS接口
6.2 MapReduce概述
6.2.1 MapReduce功能和技术特征
6.2.2 MapReduce工作机制
6.2.3 MapReduce执行流程
6.2.4 MapReduce编程源码范例
6.2.5 MapReduce接口
6.3 Common概述
本章小结
习题6
第7章 NoSQL技术
7.1 NoSQL基础知识
7.1.1 大数据的一致性策略
7.1.2 大数据的分区与放置策略
7.1.3 大数据的复制与容错技术
7.1.4 大数据的缓存技术
7.2 NoSQL的种类
7.2.1 键值存储
7.2.2 列存储
7.2.3 面向文档存储
7.2.4 图形存储
7.3 典型的NoSQL工具
7.3.1 Redis
7.3.2 Bigtable
7.3.3 CouchDB
7.3.4 Neo4j
本章小结
习题7
第8章 云计算与大数据
8.1 云计算概论
8.1.1 云计算的定义
8.1.2 云计算的基本特征
8.1.3 云计算的服务模式
8.1.4 云计算的部署模式
8.2 云计算的相关技术
8.2.1 虚拟化技术
8.2.2 大数据分布式存储
8.2.3 大数据管理技术
8.2.4 并行编程模式
8.2.5 云计算数据中心
8.2.6 云计算集群
8.2.7 云计算仿真
8.3 云计算安全
8.3.1 云计算安全现状
8.3.2 云计算安全服务体系
8.3.3 云计算安全关键技术
8.4 医学大数据与云计算
8.4.1 生物医学大数据的云解决方案
8.4.2 区域医疗信息云平台建设
本章小结
习题8
第9章 大数据解决方案
9.1 大数据解决方案基础
9.2 典型大数据解决方案
9.2.1 Microsoft大数据解决方案
9.2.2 Oracle大数据解决方案
9.2.3 IBM大数据解决方案
9.2.4 Intel大数据解决方案
9.3 医学及商业大数据具体应用案例
9.3.1 医学大数据应用案例
9.3.2 商业大数据应用案例
本章小结
习题9
第10章 医学大数据挖掘
10.1 国内外医学大数据的发展现状
10.1.1 国外医学大数据的发展现状
10.1.2 国内医学大数据的发展现状
10.2 医学大数据的种类、问题及对策
10.2.1 医学大数据的种类
10.2.2 医学大数据存在的问题及对策
10.3 医学大数据挖掘的特点、主要方法及应用
10.3.1 大数据挖掘概述
10.3.2 医学大数据挖掘的特点
10.3.3 医学大数据挖掘的主要方法
10.3.4 医学大数据挖掘的应用
10.4 基于互联网的大数据挖掘与生物监测
10.4.1 基于互联网的大数据生物监测原理
10.4.2 基于互联网的大数据生物
监测的典型应用
本章小结
习题10
习题答案
参考文献
光盘服务联系方式: 020-38250260 客服QQ：4006604884
云图客服：
用户发送的提问，这种方式就需要有位在线客服来回答用户的问题，这种 就属于对话式的,问题是这种提问是否需要用户登录才能提问
Video Player
×
Audio Player
×
pdf Player
×
