天津濱海迅騰科技集團有限公司編著的《大數(shù)據(jù)高可用環(huán)境搭建與運維(企業(yè)級人才培養(yǎng)解決方案十三五規(guī)劃教材)》主要涉及11個項目，即大數(shù)據(jù)分布式集群、分布式集群基礎(chǔ)配置、ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)、Hadoop高可用、Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫工具、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)協(xié)作框架、Linux自動化部署、Ambari

本書將大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)圈主流技術(shù)框架的應(yīng)用與發(fā)展、搭建Hadoop大數(shù)據(jù)分布式系統(tǒng)集群平臺、大數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)HDFS（HadoopDistributedFileSystem）、大數(shù)據(jù)分布式并行計算框架MapReduce、大數(shù)據(jù)汽車銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析項目5大模塊分為11章內(nèi)容進行闡述。具體分布情況如下：第1章是大數(shù)據(jù)概論

本書采用理論與實踐相結(jié)合的方式，全面介紹了Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)。主要內(nèi)容包括初識Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)、Hadoop環(huán)境配置，分布式文件系統(tǒng)HDFS、資源調(diào)度框架YARN、分布式計算框架MapReduce、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫Hive、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、查詢大型半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的語言Pig、分布式日志采集工具Flume

“第1章認識商務(wù)智能”，解釋了BI的相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)；“第2章實施商務(wù)智能”，講述了BI項目的實施過程；“第3章分析商務(wù)智能案例”，展示了企業(yè)真實BI案例的實施細節(jié)、成果及價值所在；第4章至第6章為商務(wù)智能開發(fā)工具；“第7章商務(wù)智能的應(yīng)用與發(fā)展趨勢”，介紹了BI的應(yīng)用及未來發(fā)展趨勢。

本書從系統(tǒng)的角度出發(fā)，按照大數(shù)據(jù)處理流程的順序，全面介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識，提升讀者對大數(shù)據(jù)的認知。全書分3個邏輯層次，共9章。 本書作為大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)教材，目的不在于讓讀者對具體的某個技術(shù)平臺細節(jié)有很深的理解，而是盡量讓讀者體會整個大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)流程，使讀者能夠掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的整體框架，能夠在未來的學習和工作

本書的主要內(nèi)容是非線性自抗擾控制的設(shè)計與理論分析.自抗擾控制是一項在線估計并補償不確定性因素的控制技術(shù),由三個主要部分構(gòu)成,分別是跟蹤微分器、擴張狀態(tài)觀測器以及基于前兩者的反饋控制器.本書較為詳細地論述了非線性跟蹤微分器、非線性擴張狀態(tài)觀測器的設(shè)計與收斂性,以及基于跟蹤微分器與擴張狀態(tài)觀測器的不確定性因素補償控制器——

本書共8章，全面和詳盡地介紹了數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的日常工作、需要的基礎(chǔ)知識和常用的分析方法，也介紹了數(shù)據(jù)倉庫的理論與應(yīng)用，以及大數(shù)據(jù)分析平臺、用戶行為分析平臺、AB實驗平臺等數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)，最后介紹了數(shù)據(jù)產(chǎn)品在各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用。從基礎(chǔ)知識到項目進階，本書內(nèi)容充分結(jié)合業(yè)務(wù)實踐，剝開數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的神秘面紗。本書講解了數(shù)據(jù)產(chǎn)品

本書詳細介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，全書分為3篇，共12章。第1篇為大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，包括第1~4章，分別為大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、R語言工具的使用。第2篇為大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括第5~11章，分別為線性分類方法、分類方法、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、預(yù)測方法與離群點診斷、時間序列分析、大數(shù)據(jù)挖掘可視化。第3篇為大數(shù)據(jù)挖

隨著大數(shù)據(jù)的概念、技術(shù)、應(yīng)用深入到了社會中的各個方面，它在迅速而深刻地改變著我們工作方式和生活方式。Hadoop作為大數(shù)據(jù)行業(yè)中的一位元老級成員，它提供了一種可以高效處理海量規(guī)模數(shù)據(jù)的方式，為大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了巨大幫助。本書緊密結(jié)合理實一體化教學，以項目的形式呈現(xiàn)了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建、使用與管理，具體包

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一個面向?qū)嶋H應(yīng)用的技術(shù)。從大數(shù)據(jù)中獲取有價值信息是大數(shù)據(jù)技術(shù)的精髓。本書概括性介紹了數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要內(nèi)容。全書分為9章，主要包括概述、大數(shù)據(jù)處理平臺、大數(shù)據(jù)獲取與存儲管理技術(shù)、大數(shù)據(jù)抽取技術(shù)、大數(shù)據(jù)清洗技術(shù)、大數(shù)據(jù)去噪與標準化、大數(shù)據(jù)約簡與集成技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋與展現(xiàn)。