数据科学与工程导论

数据科学与工程导论主编骆斌、申富饶、郝亚东副主编袁创鑫戴鑫俊李涛高等教育出版社

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商品名称：数据科学与工程导论

ISBN：9787040648836

出版社：高等教育出版社

出版年月：

作者：主编骆斌、申富饶、郝亚东副主编袁创鑫戴鑫俊李涛

定价：39.00

页码：212

装帧：平装

版次：1

字数：260 千字

开本：16开

套装书：否

本书是大数据新兴领域“十四五”高等教育教材。本书系统而深入地介绍了数据科学与工程的基本概念、核心理论、关键技术及其实践应用，旨在为读者构建从理论到实践的全方位知识体系。本书内容涵盖了对数据概述以及大数据全生命周期（数据采集与预处理、数据存储、数据分析、数据可视化）的介绍。在数据安全与治理方面，强调了数据时代下的安全挑战与治理策略。最后通过社交媒体、机场航班等实践案例，帮助读者将所学知识融会贯通，提升解决实际问题的能力。

此外，本书提供了丰富的配套教学资源，包括教学课件、关键概念与技术讲解视频、程序源代码等，读者借助这些资源可以巩固课堂所学，同时通过动手实践提升技能水平。

本书可作为数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等专业相关课程的教材，也可供对数据科学与工程相关知识感兴趣的读者阅读。

前辅文
第1章数据概述
  1.1 问题导入
  1.2 发展历史
   1.2.1 大数据发展历程
   1.2.2 机遇与挑战
  1.3 基本概念
   1.3.1 数据定义
   1.3.2 数据格式
   1.3.3 数据特征
  1.4 工作流程
   1.4.1 数据理解
   1.4.2 数据准备
   1.4.3 模型建立
   1.4.4 模型评估
   1.4.5 模型发布
  1.5 实践领域
  本章小结
  习题
第2章数据采集与预处理
  2.1 问题导入
  2.2 数据类型
   2.2.1 结构化数据
   2.2.2 半结构化数据
   2.2.3 非结构化数据
  2.3 数据清洗
   2.3.1 异常值处理
   2.3.2 缺失值处理
   2.3.3 数据转换
   2.3.4 数据类型转换
  2.4 数据集成
   2.4.1 数据源识别
   2.4.2 数据整合
   2.4.3 数据加载
   2.4.4 数据验证
   2.4.5 安全与隐私
  2.5 数据规约
   2.5.1 维度规约
   2.5.2 属性选择
   2.5.3 数据聚合
   2.5.4 数据抽样
   2.5.5 数据压缩
  2.6 案例：录井、测井、完井数据采集与处理
   2.6.1 项目背景
   2.6.2 案例步骤
   2.6.3 案例小结
  本章小结
  习题
第3章数据存储
  3.1 问题导入
  3.2 数据库系统概述
   3.2.1 数据库系统的相关概念
   3.2.2 数据库系统的分类
  3.3 关系数据库系统与非关系数据库系统
   3.3.1 MySQL
   3.3.2 SQL Server
   3.3.3 Redis
   3.3.4 MongoDB
  3.4 分布式系统
   3.4.1 Hadoop
   3.4.2 Apache Spark
   3.4.3 Apache Kafka
  3.5 分布式存储
   3.5.1 HBase
   3.5.2 GaussDB
  3.6 案例：石油钻井数据湖构建
   3.6.1 项目背景
   3.6.2 数据湖概述
   3.6.3 Iceberg概述
   3.6.4 案例步骤
  本章小结
  习题
第4章数据分析
  4.1 问题导入
  4.2 描述性数据分析
   4.2.1 统计特征
   4.2.2 计算数据特征量
   4.2.3 统计工具
  4.3 探索性数据分析
   4.3.1 相关性分析
   4.3.2 可视化分析
  4.4 预测性数据分析
   4.4.1 机器学习
   4.4.2 深度学习
   4.4.3 强化学习
  本章小结
  习题
第5章数据可视化
  5.1 问题导入
  5.2 可视化原理
   5.2.1 视觉层次结构
   5.2.2 数据关系与模式识别
   5.2.3 图形真实性与完整性
   5.2.4 多样性与包容性
  5.3 数据可视化工具
   5.3.1 Tableau
   5.3.2 Power BI
   5.3.3 Pandas
   5.3.4 NumPy
   5.3.5 ECharts
   5.3.6 阿里云(DataV)
  5.4 案例：石油钻井可视化大屏
   5.4.1 字段描述
   5.4.2 数据分析和可视化及实现
   5.4.3 案例总结
  本章小结
  习题
第6章数据安全与治理
  6.1 问题导入
  6.2 数据质量
   6.2.1 数据质量内容
   6.2.2 数据质量评估
   6.2.3 数据质量改进与优化
  6.3 数据安全
   6.3.1 数据安全组成
   6.3.2 数据安全法规
   6.3.3 数据安全面临的挑战
   6.3.4 隐私保护
  6.4 数据资产
   6.4.1 数据资产分类
   6.4.2 数据监控与审计
   6.4.3 数据工作流与跨部门协作
  6.5 数据治理
   6.5.1 数据治理框架
   6.5.2 数据治理实践路径
  本章小结
  习题
第7章数据综合应用案例分析
  7.1 微博大数据存储
   7.1.1 项目背景
   7.1.2 Hadoop生态系统关键组件介绍
   7.1.3 实现步骤
   7.1.4 项目总结
  7.2 航班大数据分析
   7.2.1 项目背景
   7.2.2 数据字段说明
   7.2.3 数据集成
   7.2.4 数据分析与可视化
  7.3 异构数据压缩存证
   7.3.1 项目背景
   7.3.2 压缩技术应用
   7.3.3 区块链技术应用
   7.3.4 合规性考量
  7.4 互联网舆情分析系统
   7.4.1 项目背景
   7.4.2 案例步骤
  本章小结
参考文献

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