大数据与人工智能概论

廖宁，陈怡然，柏森

目录

  • 1 第1章 绪论
    • 1.1 大数据与人工智能概述
    • 1.2 大数据与人工智能典型应用
  • 2 第2章 数据工程
    • 2.1 数据工程概述
      • 2.1.1 【工具应用】使用Tableau Prep处理数据（案例1）
      • 2.1.2 【工具应用】使用Tableau DeskTop分析数据（案例1）
      • 2.1.3 【拓展学习】Tableau 在零售分析中的高级应用
    • 2.2 数据的获取
    • 2.3 数据的存储
      • 2.3.1 单机系统存储
      • 2.3.2 服务器存储
      • 2.3.3 分布式
    • 2.4 数据预处理
    • 2.5 数据分析与可视化
    • 2.6 过程性考核（项目）
  • 3 第3章 大数据框架
    • 3.1 分布式系统与Hadoop大数据平台
    • 3.2 分布式计算引擎
  • 4 第4章 机器学习
    • 4.1 机器学习概述
    • 4.2 回归算法
    • 4.3 分类算法
    • 4.4 聚类算法
  • 5 第5章 深度学习
  • 6 第6章 大数据与人工智能伦理
分布式系统与Hadoop大数据平台

Google三驾马车论文中译版

2003年GFS论文：


2004年MapReduce论文：


2006年BigTable论文：