本书对数据战略及数据安全形势、数据安全治理概念、法律法规标准、治理框架、治理能力评估等方面对数据安全治理相关内容进行了研究和探索,综合解读监管政策法规及安全事件,梳理协同治理的相关概念与内涵,剖析数据安全治理面临的挑战与治理方法论,整体架构了管理、技术、运营相结合的治理框架,并面向电信企业的数据安全治理进行了行业实践应
《大数据分析与应用(微课版)》紧跟大数据技术的最新发展,采用简明易懂的语言和逐步深入的案例,系统地讲解了大数据分析的相关知识。《大数据分析与应用(微课版)》的主要内容包括:大数据分析概论、需求分析与指标体系构建、大数据存储与管理、云计算与大数据的集成应用、网页结构分析与Python编程基础、大数据采集、大数据预处理、大
本书围绕配套教材《Hadoop大数据分布式框架-原理与应用》的教学任务,根据教学内容和教学进度设置相应的实验,整本实验指导书共分为20个实验,主要介绍Hadoop分布式环境的部署过程、HDFS编程、MapReduce编程及应用、Hadoop的相关生态组件HBase、Hive、Spark、MySql的安装及应用,以及集成
"《复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法》聚焦于复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法(DAC),为应对大数据和人工智能时代复杂系统问题提供创新思路与实用工具。第1章阐述了传统分析方法在处理复杂系统多变量、非线性和动态变化等特征时的不足,而DAC凭借先进的数据挖掘和机器学习算法,通过数据获取、数据处理与变量测量、聚类
专著,本书全面介绍了作者近年来在网络控制系统领域的研究成果。主要内容包括:网络控制建模方法综述;区间化随机时延的网络控制系统镇定研究;区间化时变时延的网络控制系统镇定研究;网络控制系统时变采样周期的建模与切换控制;具有网络诱导时延与随机丢包的网络化系统建模与控制;具有时延与丢包的网络化切换系统建模与控制;混合事件触发下
本书分为4篇,共12章。第1篇(第1、2章)准备篇,主要介绍Hadoop和Spark的基本概念,以及如何快速搭建Hadoop和Spark的学习环境。第2篇(第3-6章)入门篇,涵盖Hadoop的高级特性、Spark的基础知识与高级特性,以及大数据安全。第3篇(第7-10章)进阶篇,深入讲解数据采集与清洗、数据存储与管理
本书以科学、实用、简明易懂的语言,以数据时代大数据技术发展与实践为框架,对大数据的技术支撑、基于Hadoop的大数据平台的实现、大数据应用的相关技术、云时代的大数据技术应用案例等内容做深入分析。
本书是一本全面深入探讨数据资产评估方法与系统设计的专业图书。本书基础篇介绍了数据资产的定义、特征和类型,阐述了数据资产评估的重要性和面临的挑战,分析了数据质量、数据资产价值和风险评估的基础理论。方法篇提供了数据质量、数据资产价值和数据资产风险的相关评估方法,并讨论了它们的适用性和实践应用。系统设计篇重点介绍了数据资产评
数据是数字经济的关键要素已经形成共识,数据资源入表成为数据资产正在探索推进中。数据资产不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产,它是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模具备开发价值后就形成数据资源,数据资源在满足了数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可机读等基本条件后就可以成为数据资产。本书分
《数据科学面试通关》详细阐述了与数据科学面试相关的基本解决方案,主要包括探索现代数据科学领域、在数据科学领域寻找工作、Python编程、数据可视化与数据叙述、使用SQL查询数据库、Linux中的Shell和Bash脚本编写、使用Git进行版本控制、用概率和统计挖掘数据、理解特征工程和为建模准备数据、精通机器学习概念、用