导语

  

内容提要

  

    本书选材广泛，共12个单元，主要内容涉及什么是大数据，大数据分析，数据模型，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，大数据存储，数据提取、转换、加载，数据备份，Python编程语言与R编程语言，数据库基本概念，数据库管理系统，数据仓库，云存储，数据处理，数据挖掘及其算法，Hadoop与Spark，大数据可视化，商业智能，数据安全，大数据和人工智能的成功关键等。
    本书内容设置与课堂教学的各个环节紧密切合，支持备课、教学、复习及考试等教学环节。另外，本书为用书教师提供PPT、参考答案、音频文件、教学大纲等资源。
    本书既可作为高等院校本科、专科大数据领域相关的专业英语教材，也可供从业人员自学。

Unit 1
  TextA What Is Big Data
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  TextB Big Data Analytics
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  参考译文  什么是大数据
Unit  2
  TextA Data Model (1)
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  TextB Data Model (2)
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  参考译文  数据模型（1）
Unit  3
  TextA Structured Data， Semi-Structured Data， and Unstructured Data
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  TextB Big Data Storage
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  参考译文  结构化数据、半结构化数据和非结构化数据
Unit  4
  TextA ETL
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  TextB Data Backup
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  参考译文  提取、转换、加载
Unit  5
  TextA Python Programming Language
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  TextB R Programming Language
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  参考译文  Python编程语言
Unit  6
  TextA Basic Concepts of Database
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  TextB Database Management System
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  参考译文  数据库基本概念
Unit  7
  TextA Data Warehouse
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  TextB Cloud Storage
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  参考译文  数据仓库
Unit  8
  TextA Data Processing (1)
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  TextB Data Processing (2)
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  参考译文  数据处理（1）
Unit  9
  TextA Data Mining
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  TextB Data Mining Algorithms
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  参考译文  数据挖掘
Unit  10
  TextA Apache Hadoop
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  TextB Apache Spark
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  参考译文  Apache Hadoop
Unit  11
  TextA Big Data Visualization
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  TextB Business Intelligence (BI)
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  参考译文  大数据可视化
Unit  12
  TextA Data Security
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  TextB What’s the Key to Success for Big Data and AI
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  参考译文  数据安全