水木
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发布于 2024-08-26 / 6 阅读
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旖旎数据——100分钟读懂大数据

链接: https://pan.baidu.com/s/1EH_FYEndS9FlvAHl85wGeQ?pwd=dufs 提取码: dufs

出版社: 上海科学技术出版社
ISBN:9787547841723
版次:1
商品编码:12440255
品牌:上海科学技术出版社
包装:平装
开本:32开
出版时间:2018-10-01
用纸:纯质纸
页数:192
字数:150000
产品特色

编辑推荐
适读人群 :政府机关、企事业单位的管理和决策人员、大数据行业投资经理。数据科学和大数据技术专业大学生、大数据从业者。


轻松阅读——结构清晰明朗,文字简洁易懂,图片丰富有趣,带来阅读快感。

丰富有趣——精准解读热门事件,案例丰富有趣。

版式精美——时尚的裸脊设计,细节的悉心处理,融合整体设计艺术。

文字通俗——语言生动通俗,让你轻松又准确地理解枯燥的专业内容。

内容专业——专家系统解读数据科学和大数据知识。




内容简介

《旖旎数据——100分钟读懂大数据》运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为人类社会发展趋势。大数据支撑下的智慧社会将改变工作方式、提升生活品质。

《旖旎数据——100分钟读懂大数据》以图文并茂的方式系统介绍大数据、数据产业、数据引力效应、数据界、数据科学等概念,分析讨论数据生态、数据权属和数据流通、数据驱动创新、网流文明、大数据发展趋势等,展现了与大数据相关的科学、技术、产业、人文、社会、政策等多方面内容。




作者简介

复旦大学计算机科学技术学院教授、学术委员会主任,上海市数据科学重点实验室主任,复旦大学证券研究所副所长,复旦大学数据产业研究中心副主任。上海证券交易所博士后导师、上海商品期货交易所博士后导师、中国金融期货交易所博士后导师。1989年开始从事数据领域研究,1996年开始从事数据挖掘研究,2004年开始从事数据科学研究,是国际数据科学研究的主要倡导者之一。2008年提出“数据资源是重要的现代战略资源,提高数据资源开发利用水平、保护国家的战略资源是增强我国综合国力和国际竞争力的必然选择”。2009年发表了数据科学论文“Data Explosion, Data Nature and Dataology”,并出版了数据科学专著《数据学》。2010年创办“International Workshop on Dataology and Data Science”,2014年创办“International Conference on Data Science”。第462次香山科学会议“数据科学与大数据的理论问题探索”的执行主席。《大数据技术与应用丛书》主编。2014年提出“大数据试验场”,2015年提出“数据财政”。

目录

1? 大数据来了 / 08

2? 信息去哪儿了 / 38

3? 何为大数据 / 68

4? 数据产业 / 96

5? 谁的数据 / 124

6? 数据照亮世界 / 142

7? 数据的远方 / 166

前言/序言

读万卷书、行万里路。

如果有人读完国家图书馆 3?646 万册图书,那他一定是中国知识最渊博的人。显然,没有人能够读完这么多书。但是,如果能够随时随地快速找到这3646万册图书中的任何知识,那就和读完这 3?646万册图书是一样的。如果还能够分析3646万册图书,总结出自然、社会发展的规律,那更是超预期的。收集数据资源,分析、处理数据并运用这些推动经济发展、完善社会功能、提升政府能力,正成为人类社会发展趋势。这就是大数据。

本书分 7 章介绍大数据:第 1 章大数据来了,以若干大数据运用案例介绍大数据渗透到民生、经济、政治、军事等领域中,从中看到大数据的战略性,以及国家推出大数据战略的意义;第 2 章信息去哪儿了,阐述了大数据热潮之下,信息化、信息技术和信息产业仍然蓬勃发展,但是大数据形成了新技术、新产业,大数据和信息化既不冲突也不混淆;第 3 章何为大数据,介绍了大数据的三要素和定义;第 4 章数据产业,阐述了数据产业的内涵、商业模式等;第 5 章谁的数据,主要分析了数据资源开发面临的法律法规问题;第 6 章数据照亮世界,从认识物质、认识宇宙、认识生命、认识社会的科学视角,阐述了没有数据,人类对世界将一无所知,是数据让我们看见了世界;第 7 章数据的远方,介绍了大数据未来发展趋势、数据驱动创新及网流文明。

阅读本书是轻松的,可以将其作为一本趣味读物,闲暇时信手翻开任何一页开始阅读。建议用一段完整的 100 分钟时间来阅读,例如一趟航程、一次航班晚点,或一次下午茶时间。本书试图用简洁易懂的语言、真实热门的事件,介绍大数据的概念、内容、发展、应用等方方面面,通过明朗清晰的结构、丰富有趣的配图,尽可能系统、准确地介绍大数据知识。

因作者水平所限,书中可能存在不妥之处,欢迎指正。




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前言/序言
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