大数据基础与应用

　　本书内容涉及了大数据基础与应用的宽泛领域。全书共分 17 章，主要内容包括大数据概述、第四科研范式、分布系统设计中的 CAP 理论；大数据网络空间、MapReduce 分布编程模型、大数据流式计算、大数据搜索技术、大数据存储、NoSQL数据库、大数据清洗技术、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术、数据科学与数据思维等。本书可用于大数据基础教材，也可以作为科学技术人员学习和应用大数据的科技参考书。

　　陈明，国内计算机科学领域资深专家，曾任大连理工大学计算机科学与工程系教授、系主任，中国石油大学 （ 北京 ） 计算机科学与技术系教授、系主任。中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事、中国人工智能学会智能信息网专委会副主任。全国高校计算机基础教育研究会常务理事、教育部 IT&AT 教育工程专家组成员。

第 1 章 走进大数据时代
第 2 章 科学研究范式
第 3 章 分布系统设计的 CAP 理论
第 4 章 大数据网络空间
第 5 章 MAP REDUCE 分布编程模型
第 6 章 大数据流式计算
第 7 章 大数据搜索技术
第 8 章 大数据存储
第 9 章 NO SQL 数据库
第 10 章 大数据处理技术
第 11 章 大数据分析
第 12 章 大数据挖掘
第 13 章 大数据可视化
第 14 章 大数据安全
第 15 章 大数据机器学习
第 16 章 大数据推荐技术
第 17 章 数据科学与数据思维