本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。 本书重点阐述大数据的基本原理、技术、平台和不同领域的应用案例。全书共分14章，第1章为绪论；第2～7章为技术篇，介绍了数据采集与治理、数据管理、数据分析、数据可视化、数据安全与隐私保护和大数据处理平台；第8～12章为应用篇，介绍了大数据在不同领域的应用案例，包括社会网络大数据、城市大数据、工业大数据、教育大数据和农业大数据；第13、14章为数据管理篇，包括数据开放与共享和大数据的法律政策规范。 本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，亦可作为大数据爱好者的科普读物。 本书配有免费的电子课件，欢迎选用本书作教材的老师登录www.cmpedu.com注册下载。

前言
基础篇
第1章 绪论
1.1 概述
1.1.1 数据
1.1.2 数据中蕴含的价值
1.1.3 获取数据中蕴含的价值
1.2 大数据的内涵和外延
1.2.1 大数据时代的驱动力
1.2.2 大数据的概念和特征
1.2.3 大数据带来的思维模式改变
1.2.4 大数据的作用和意义
1.3 大数据的技术挑战和科学意义
1.3.1 数据处理的一般过程
1.3.2 大数据计算面临的挑战
1.3.3 大数据计算的特点
1.3.4 大数据计算平台
1.3.5 大数据与云计算、人工智能的关系
1.4 数据科学
1.4.1 数据科学的提出
1.4.2 数据科学的范畴
1.4.3 数据科学对学科发展的影响
习题
参考文献及扩展阅读资料
技术篇
第2章 数据采集与治理
2.1 概述
2.2 大数据的来源与多源数据的采集方式
2.2.1 大数据的来源
2.2.2 多源数据的采集
2.2.3 数据离散化
2.3 大数据治理
2.3.1 大数据治理的框架
2.3.2 数据集成和跨界应用的数据集成方法
2.3.3 数据变换
2.3.4 数据质量的检验与提升
习题
参考文献及扩展阅读资料
第3章 数据管理
3.1 概述
3.2 分布式文件系统
3.2.1 Hadoop
3.2.2 Ceph
3.2.3 GlusterFS
3.2.4 分布式文件系统对比
3.3 关系数据库
3.3.1 关系数据模型
3.3.2 结构化查询语言
3.3.3 数据库事务
3.3.4 关系数据库管理系统
3.3.5 SQL on Hadoop系统
3.4 NoSQL数据库
3.4.1 键值对数据库
3.4.2 文档数据库
3.4.3 列族数据库
3.4.4 图数据库
3.4.5 时序数据库
3.5 多模态数据管理
习题
参考文献及扩展阅读资料
第4章 数据分析
4.1 概述
4.2 统计数据分析
4.2.1 数据描述性分析
4.2.2 回归分析
4.3 基于机器学习的数据分析
……
第5章 数据可视化
第6章 数据安全与隐私保护
第7章 大数据处理平台
应用篇
第8章 社会网络大数据
第9章 城市大数据
第10章 工业大数据
第11章 教育大数据
第12章 农业大数据
数据管理篇
第13章 数据开放与共享
第14章 大数据的法律政策规范