大数据分析图书

简述信息一览：

以下是一些大数据学习书籍的推荐：《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。

《大数据导论》《大数据导论》的介绍《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。

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《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。

《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。

1、大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

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2、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

3、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

4、大数据专业主要学习以下内容：支撑性学科：统计学、数学、计算机科学。应用拓展性学科：生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学。数据相关技能：数据***集、分析、处理软件的使用；数学建模软件及计算机编程语言的学习。知识结构：专业知识与数据思维的复合。

以下是高等传热学图书目录的概述，涵盖了导热理论、稳态和非稳态导热、相变、数值解、对流换热、边界层流动、槽道换热、湍流、自然对流、辐射换热以及复合换热等内容。第1章深入介绍了导热理论的基础，包括导热基本定律，固体导热问题的数学描述，以及在各向异性材料中的应用。

《Fluent技术基础与应用实例》图书内容概览如下：第1章：FLuent概述，对FLuent软件的总体介绍，包括其在流体力学领域的应用和特性。第2章：流体力学基础知识，涵盖流体力学的原理、定律和基本概念，为后续深入学习打下基础。

对于上市公司盈余管理的问题，研究者通过比较《上市公司利用递延所得税资产确认的盈余管理：欧盟与中国上市公司的案例研究》提供了见解。《财务理论中的***道德缺失与财务***道德体系的建设》揭示了理论与实践之间的道德议题。

探讨数值积分方法的适用性，分析其在特定函数上的表现，为数值分析提供理论依据。搅拌槽问题，通过微积分方法解决工程系统中的动态问题，分析混合过程的数学模型，提高生产效率。碳-14年龄测定法，利用微积分原理理解放射性衰变规律，为考古学和地质学提供科学依据。

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