大数

Hadoop安全 大数据平台隐私保护 中文pdf

资源名称: 安全 大数据平台隐私保护 中文 第 章 引言 安全概览 机密性 完整性 可用性 验证、授权和审计 安全:简史 组件和生态系统 | 目录 小结 部分 安全架构第 章 保护分布式系统 威胁种类 授权访问/伪装 内在威胁 拒绝服务 数据威胁 威胁和风险评估 用户评估 环境评估 漏洞 深度防御 小结 第 章 系统架构 运行环境 网络安全 网络划分 网络防火墙 入侵检测和防御 角色和隔离策略 主节点 工作节点 管理节点 边界节点 操作系统安全 远程访问控制 主机防火墙 小结 资源截图:

企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用

资源名称:企业大数据系统构建实战:技术、架构、实施与应用 内容简介: 本书分 章,分别从企业大数据战略定位、企业大数据落地实施和价值评估,以及大数据的变革与挑战这三大方面进行撰写,宏观上涵盖了企业战略决策和定位,微观上涵盖了大数据职能、思路、方法、流程、开发、应用、评估的整个环节。企业大数据的知识完整性也是本书的特色之一。 资源目录: 前言 第 章企业大数据战略定位 宏观 微观 资源协同 战略定位 启动契机 大数据历程 本章小结 第 章企业大数据职能规划 大数据组织架构体系 大数据部门在企业中的角色 常见

数据科学与大数据分析

资源名称:数据科学与大数据分析 内容简介: 数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念,关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书,它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析 数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为 章,主要内容包括大数据分析的简单介绍,数据分析生命周期的各个阶段,使用 语言进行基本的数据分析,以及高级的分析理论和方法,主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分

数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧 英文pdf原版

资源名称:数据算法: 大数据处理技巧 英文 原版 第 章二次排序:简介 第 章二次排序:详细示例 第 章 列表 第 章左外连接 第 章反转排序 第 章移动平均 第 章购物篮分析 第 章共同好友 第 章使用 实现推荐引擎 第 章基于内容的电影推荐 第 章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 第 章 均值聚类 第 章 近邻 第 章朴素贝叶斯 第 章情感分析 第 章查找、统计和列出大图中的所有三角形 第 章 计数 第 章 测序 第 章 回归 第 章 趋势检验 第 章等位基因频率 第 章 检验 第 章皮尔逊相关系数 第

零起点Python大数据与量化交易 (何海群著) pdf_Python教程

资源名称:零起点 大数据与量化交易 何海群著 第 章 从故事开始学量化 第 章 常用量化技术指标与框架 第 章 金融数据采集整理 第 章 案例汇编 第 章 整体架构 第 章 模块详解与实盘数据 第 章 量化策略库 第 章 海龟策略与自定义扩展 第 章 函数库与策略开发 第 章 扩展与未来 资源截图:

驾驭大数据

资源名称:驾驭大数据 内容简介: 本书提供了处理大数据和在企业中培养创新和探索文化所需的工具、流程和方法,描绘了一个易于实施的行动计划,以帮助企业发现新的商业机会,实现新的业务流程,并做出更明智的决策。 本书重点介绍了如何驾驭大数据浪潮,并详细地介绍了什么是大数据,大数据为什么重要,以及如何应用大数据。本书还从具体实用的角度,介绍了用于分析和操作大数据的工具、技术和方法;以及从人才和企业文化的角度,介绍了如何使分析专家、分析团队以及所需的分析原则更加高效,如何通过分析创新中心使得分析更加具有创造力,以及如

大数据文档合集

教程名称:大数据文档合集 课程目录: 【 教程网】 , 大数据释放的新机会? 【 教程网】 与大数据:下一轮资本泡沫之源 【 教程网】大数据产业生态战略研究( 年) 【 教程网】大数据时代 先锋利器 数据仓库管理系统 【 教程网】大数据时代 王者之剑 企业挖掘系统 【 教程网】大数据时代数据领域未来发展的三大趋势 【 教程网】时间轴:大数据时代的 生死簿 【 教程网】王坚:云计算和大数据,你们都理解错了 【 教程网】电商角力传统银行业大数据控制权争夺升温 【 教程网】马云 金手指 点中大数据产业千亿市场最

大数据概论

资源名称:大数据概论 内容简介: 本书主要介绍大数据概论,内容包括大数据概述、科学研究第四范式、分布系统设计的 理论、 数据库、复杂网络、 分布编程模型、大数据存储、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术,以及数据科学与数据思维。全书对上述内容概念性地介绍,语言精练、内容全面。 资源截图:

大数据时代:生活、工作与思维的大变革 中文PDF

资源名称:大数据时代 生活、工作与思维的大变革 中文 第一部分大数据时代的思维变革 第 章更多:不是随机样本,而是全体数据 让数据 发声 小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息 全数据模式,样本 总体 第 章更杂:不是精确性,而是混杂性 允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性,不是竭力避免,而是标准途径 新的数据库设计的诞生 第 章更好:不是因果关系,而是相关关系 关联物,预测的关键 是什么 ,而不是 为什么 改变,从操作方式开始 大数据,改变人类探索世界