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内容大纲
本书选材广泛,共12个单元,主要内容涉及什么是大数据,大数据分析,数据模型,结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,大数据存储,数据提取、转换、加载,数据备份,Python编程语言与R编程语言,数据库基本概念,数据库管理系统,数据仓库,云存储,数据处理,数据挖掘及其算法,Hadoop与Spark,大数据可视化,商业智能,数据安全,大数据和人工智能的成功关键等。
本书内容设置与课堂教学的各个环节紧密切合,支持备课、教学、复习及考试等教学环节。另外,本书为用书教师提供PPT、参考答案、音频文件、教学大纲等资源。
本书既可作为高等院校本科、专科大数据领域相关的专业英语教材,也可供从业人员自学。 -
作者介绍
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目录
Unit 1
TextA What Is Big Data
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Phrases
Abbreviations
Exercises
TextB Big Data Analytics
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Abbreviations
Exercises
参考译文 什么是大数据
Unit 2
TextA Data Model (1)
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Abbreviations
Exercises
TextB Data Model (2)
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Phrases
Abbreviations
Exercises
参考译文 数据模型(1)
Unit 3
TextA Structured Data, Semi-Structured Data, and Unstructured Data
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Exercises
TextB Big Data Storage
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Abbreviations
Exercises
参考译文 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据
Unit 4
TextA ETL
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Abbreviations
Exercises
TextB Data Backup
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Exercises
参考译文 提取、转换、加载
Unit 5
TextA Python Programming Language
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Exercises
TextB R Programming Language
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Exercises
参考译文 Python编程语言
Unit 6
TextA Basic Concepts of Database
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Exercises
TextB Database Management System
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Exercises
参考译文 数据库基本概念
Unit 7
TextA Data Warehouse
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TextB Cloud Storage
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Exercises
参考译文 数据仓库
Unit 8
TextA Data Processing (1)
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TextB Data Processing (2)
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Exercises
参考译文 数据处理(1)
Unit 9
TextA Data Mining
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Abbreviation
Exercises
TextB Data Mining Algorithms
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Abbreviations
Exercises
参考译文 数据挖掘
Unit 10
TextA Apache Hadoop
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TextB Apache Spark
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Exercises
参考译文 Apache Hadoop
Unit 11
TextA Big Data Visualization
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Abbreviations
Exercises
TextB Business Intelligence (BI)
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Abbreviation
Exercises
参考译文 大数据可视化
Unit 12
TextA Data Security
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Exercises
TextB What’s the Key to Success for Big Data and AI
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Phrases
Exercises
参考译文 数据安全
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