大數據(Big Data)分析與應用 - 使用Hadoop與Spark - 最新版

書號：FB030

作者：劉勇志

出版商：台科大圖書

初版日期：2017.03.01

最新出版日期：2017.03.01

ISBN：9789864553778

頁數：404頁

規格：套色 / 16開

建議售價：$550 元

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1.闡述大數據的重要觀念，包括正面的效用與負面的副作用，建立讀者對大數據正確的認知。
2.說明大數據時代的因應與挑戰，其中有思維的轉變、大數據分析技術、大數據的應用模式分類，也有大數據分析的流程。
3.介紹各行各業的大數據經典應用案例，讓讀者體會大數據分析的應用精髓，有機會發揮創造力，開創自己的大數據應用。
4.介紹大數據分析工具（Hadoop和Spark）的生態系統，期使讀者能充分掌握大數據的技術發展和工具的應用藍圖。
5.透過對大數據工具的實戰演練，包括安裝、設定、指令操作等，使讀者在具備大數據概念正確理解的同時，還能擁有動手實現的功力。
6.學習大數據程式語言Scala，熟悉函數式程式設計（functional programming）的特點，以及它對於大數據的操作與處理，提升讀者對大數據分析演算法的開發能力。
7.使用Spark的機器學習程式庫（MLlib），應用在既有資料集的分析上，讓讀者迅速獲得大數據的預測能力。

觀念篇
第1 章　進入大數據時代
　 1-1 大數據時代來了
　 1-2 「大」數據有多「大」
　 1-3 大數據的「大」特徵
　 1-4 大數據的「大」作用
　 1-5 大數據的「大」問題
　 1-6 結語
第2 章　大數據挑戰與因應
　 2-1 大數據的思維轉變
　 2-2 大數據案例
　 2-3 大數據的應用模式分類
　 2-4 大數據計畫的啟動
　 2-5 結語
第3 章　大數據分析技術
　 3-1 資料科學
　 3-2 資料分析工具箱
　 3-3 大數據分析流程
　 3-4 結語
工具篇
第4 章　大數據工具與生態系統
　 4-1 Hadoop/HDFS：分散式檔案系統
　 4-2 Spark：平行運算框架
　 4-3 NoSQL 資料庫
　 4-4 結語
第5 章　大數據作業系統Ubuntu 的安裝
　 5-1 安裝虛擬化系統工具Oracle VirtualBox
　 5-2 新增和設定Ubuntu 虛擬機
　 5-3 安裝和設定Ubuntu 作業系統
第6 章　大數據平台Hadoop 和Spark 的安裝
　 6-1 建立和設定master 主機
　 6-2 建立slave1 虛擬機
　 6-3 繼續master 的設定
　 6-4 啟動Hadoop 主機集群
　 6-5 試玩HDFS
　 6-6 試玩Spark
　 6-7 結束Spark 和Hadoop
第7 章　HDFS 和Spark RDD 的操作
　 7-1 HDFS 的操作指令
　 7-2 Spark RDD 的操作
第8 章　Scala—大數據的程式語言
　 8-1 Scala 基礎
　 8-2 基本的資料型態
　 8-3 資料集Collections
　 8-4 邏輯流程控制
　 8-5 函數
　 8-6 常用資料集處理方法
　 8-7 模式匹配Pattern Matching
應用篇
第9 章　大數據分析應用基礎
　 9-1 字數計算（word count）
　 9-2 矩陣相乘
　 9-3 頻繁項（frequent items）分析
　 9-4 One-hot 編碼
　 9-5 相似性（similarity）計算
　 9-6 文件資料反向排序
第10 章大數據分析範例—葡萄酒分析
　 10-1 葡萄酒品質資料集
10-2 讀入資料檔
　 10-3 基本統計資料
　 10-4 建立LabeledPoint 資料類別格式
　 10-5 資料標準化
　 10-6 切割資料集
　 10-7 預測模型訓練
　 10-8 預測與模式評估MSE
　 10-9 參數最佳組合與模型測試
　 10-10 結論
第11 章大數據分析範例—書籍推薦
　 11-1 推薦技術
　 11-2 書籍資料集
　 11-3 讀入資料檔與資料前處理
　 11-4 建立Rating 資料格式
　 11-5 切割資料集
　 11-6 預測模型訓練
　 11-7 計算均方差MSE
　 11-8 參數最佳組合與最佳模型
　 11-9 使用最佳模型進行推薦
第12 章大數據分析範例—鳶尾花分類
　 12-1 大數據分析流程
　 12-2 分類演算法
　 12-3 鳶尾花資料集
　 12-4 讀入資料檔與資料前處理
　 12-5 資料集隨機切割
　 12-6 模式設定與訓練
　 12-7 使用評價器（evaluator）計算準確度
　 12-8 交叉驗證
　 12-9 使用最佳模式來預測新值
附錄　參考文獻

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