• 大数据的魅力 – 数据挖掘、大数据、大数据案例、大数据的特点 • 大数据时代的思维变革 – 样本和全体、精确性和混杂性、因果关系和相关关系 • 大数据的处理 – 几种主要处理方式、MapReduce编程模型 • 大数据的分析 – 关键技术概述、PageRank初步

• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题

一、数据结构研究的内容 计算机中的非数值运算:字符、表格、声音、图象等 (1)对所加工的数据对象进行逻辑组织 ·数据元素及其数据项 ·数据元素之间的逻辑关系:线性或是非线性 (2)将数据对象存储在计算机中 逻辑结构在计算机中的存储被成为“物理结构”或“存储结构” 物理结构要存储:数据元素本身和数据元素之间的关系

5.1数据库与数据库管理系统 5.2数据库应用系统开发 5.3数据模型 5.4数据库设计 5.5数据仓库与数据挖掘 5.6分布式数据库 5.7结构化查询语言SQL

1.试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 数据: 描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。数据与其语 义是不可分的

在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型

 6.1 引言  6.2 空间数据库  6.3 多媒体数据库  6.4 移动对象数据库  6.5 时态数据库  6.6 主动数据库  6.7 工程数据库  6.8 实时数据库  6.9 内存数据库

1. Times 大数据时代 2. Concept 大数据概念 3. Influence 大数据的影响 4. Application 大数据的应用 5. Key technology 大数据关键技术 6. Computation mode 大数据计算模式 7. Industry 大数据产业 8. Relationship between BD&CP and IOT 大数据与云计算、物联网的关系 9. Study advice 学习建议

（1）理解数据恢复概念及分类； （2）理解数据恢复基础原理； （3）掌握硬盘数据恢复的基本方法及注意事项； （4）掌握硬盘数据备份的方法。 任务1 数据恢复概念及分类 任务2 数据恢复基础原理 任务3 硬盘数据恢复方案分析 任务4 数据备份

3.1集中式系统 3.2客户/服务器系统 3.2.1客户/服务器结构 3.2.2N层客户机服务器结构 3.3分布式系统 3.3.1分布式系统的基本概念 3.3.2分布式数据库系统的主要特点 3.4数据库接口 3.4.1通过ODBC连接数据库 3.4.2通过JDBC连接数据库 3.4.3通过 OLE DB连接数据库 3.4.4通过专用接口连接数据库 3.4.5通用数据库接口和专用数据库接口的比较 3.5应用实例