导论课程

实分析初级课程导论（Murray H. Protter, Charles B. Jr.Morrey）第二版

Scala是一种高度灵活的编程语言，结合了面向对象和函数式编程特性，提升代码的简洁性和可读性，并能与Java代码无缝集成。介绍Scala的基本概念和优势，包括其在大数据处理框架中的应用，如Spark、Flink和Kafka。同时，详细讨论了Scala的安装和开发环境配置，以及基础核心知识如流程控制和函数的使用。学习Scala的目标包括掌握其基本语法和特性，能够进行开发环境的安装和配置，理解流程控制和函数的应用，以及如何打包和运行Scala代码。

东南大学徐教授的数据库导论课程涵盖：1. 关系数据模型2. 数据库管理系统实现3. 安全性与完整性约束4. 数据库设计5. 分布式数据库6. 数据仓库

这份文件提供了数据库系统导论课程的详细内容，帮助学习者初步理解和掌握数据库的基本概念。

这门由斯坦福大学提供的SQL课程深入浅出地介绍了SQL的基本概念和应用，包括如何编写子查询等高级技巧。

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。

《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。

第一章：什么是大数据 大数据时代的来临：t- 信息化浪潮t- 技术支撑t- 数据变革 大数据的概念：t- 定义t- 特征t- 与传统数据的对比 大数据的关键技术 大数据的应用与挑战：t- 影响t- 应用案例t- 挑战

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