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大数据技术基础
本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据概述篇、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理篇、大数据分析与挖掘篇、大数据平台Hadoop实践与案例分析篇。全书共15章，主要内容包括大数据基本概念、大数据存储与管理概念及技术、大数据采集及预处理技术、大数据计算模式、大数据分布式并行处理框架Hadoop、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBASE、大数据Hadoop平台操作实践及具体大数据预测应用案例分析。
大数据技术基础（第2版）
本书系统介绍了大数据基础知识和相关技术，全书分为大数据基础、大数据存储与管理篇、大数据采集与预处理、大数据分析与挖掘、大数据平台Hadoop实践与应用案例5篇,共17章，主要内容包括大数据基本概念、大数据平台Hadoop基础、大数据存储与管理基本概念、大数据分布式文件系统HDFS、大数据分布式数据库系统HBase、大数据分布式数据仓库系统Hive、大数据采集与预处理技术、大数据采集工具、大数据计算模式、大数据MapReduce计算模型、大数据Spark计算模型、大数据Flink计算模型、大数据MapReduce基础算法、大数据挖掘算法、Hadoop大数据平台实践、开敞式码头系泊缆力预测应用案例以及曙光XData大数据平台及应用案例。全书提供了大量应用实例，且大多章后附有习题。本书特色在于融会贯通大数据基本概念与大数据技术及应用，很好地将大数据概念、技术及应用融合在一起，便于读者更好地理解大数据基本概念，更快掌握大数据前沿技术及其应用。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程、信息管理等相关专业的本科生及研究生大数据技术课程的教学用书，也可作为相关IT工程技术人员的参考用书。 本书适合机器学习初学者，包括本科生、研究生以及未来有意向从事人工智能领域工作的人员学习使用。
大数据模型与应用(微课版）
本书介绍的算法和模型分为四个主要方面: 常用的模型、预测模型、分类与聚类算法、大数据的应用与热点内容研究。 学习大数据模型与应用课程的意义在于: 让学者了解数据模型的建模方法，实现编程的方法与技巧，各类算法对应程序的阅读方法，以达到熟练掌握大数据各类模型的实现方法。 本书可作为数据科学与大数据技术、大数据管理与应用专业、计算机类、信息管理类、电子商务、综合管理类专业的本科教材，也可作为其他相关专业的数据建模教材或者选修教材。本书文字通俗易懂，便于自学，也可作为从事计算机应用、大数据相关专业研究等科技人员基础建模的工具书。
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