大数据导论

“大数据”要发挥其决策力、洞察力和流程优化能力，需要采用新的处理模式来应对不断增长和多样化的信息资产。有人将数据比作蕴藏能量的煤矿，不同类别的煤炭有不同的价值和挖掘成本。同样地，大数据的关键不在于规模的大小，而在于信息的实用性。对于各行业而言，如何有效利用这些数据资源将成为竞争胜出的关键。大数据的实际应用体现在几个方面：（1）利用大数据进行精准营销，提升产品和服务的精准度；（2）中小微企业通过大数据实现服务模式的转型；（3）传统企业在互联网时代的转型中，充分利用大数据以保持竞争力。总结了大数据导论、学习相关软件、计算机组成和编程语言，帮助读者快速入门和应用大数据。

学习重点：- 深入理解大数据算法- 掌握不同算法的原理和应用- 提高算法分析和设计能力

数据挖掘导论 作者: [美]陈封能译者: 范明等出版社: 人民邮电出版社出版年份: 2011 内容概述:本书是一本数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和应用。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等核心主题，并结合实际案例进行讲解，帮助读者深入理解数据挖掘技术并将其应用于实际问题。

数据挖掘定义 数据挖掘必要性 数据挖掘应用领域 数据挖掘任务介绍 机器学习概述 数据挖掘与机器学习关系 数据挖掘实战案例 数据挖掘领域重要会议

本书详述数据库的概念、应用，涵盖SQL语句和表操作。

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

数据结构是计算机和信息技术相关专业的核心基础课程，理论与实践并重。研究非数值计算问题中的操作对象及其关系，包括数据的逻辑结构、存储结构和运算等。数据结构分为线性结构和非线性结构，应用广泛，如学生学籍管理系统、组织机构示意图、城市交通线路图等。

《算法导论》第二版是一本全面介绍现代计算机算法研究的经典教材，由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著。本书深入讲解了众多算法，并以易懂的方式展示它们的设计和分析，适合各种读者。作者力求保持解释的简明性，同时又不失深度和数学严谨性。该书覆盖了广泛的算法主题，从基础的数据结构到高级的排序、搜索和动态规划算法，以及计算理论的基础概念。每个算法都有详细的步骤描述和示例解释，以及实际编程语言的实现代码。书中还涉及算法的时间和空间复杂性分析，以及优化算法效率的方法，如贪心策略和分治法。练习部分包含了丰富的习题，有助于读者巩固所学知识。此外，书末还提供了参考文献和索引，方便进一步深入研究特定主题。

清华大学出版社出品，涵盖计算机课程所需的数据库系统基础知识。