大数据基础与应用pdf

A. 《spark大数据处理技术应用与性能优化》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《spark大数据处理技术应用与性能优化》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：作者结合自己在微软和IBM的实践经验和对Spark源代码的研究撰写而成，系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术

B. 《大数据标准化白皮书》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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简介：大数据是新时代最重要的“数字金矿”，是全球数字经济发展的核心动能。数据资源如同农业时代的土地、劳动力，工业时代的技术、资本，已经成为信息 时代重要的基础性战略资源和关键生产要素。

C. 《决战大数据：大数据的关键思考》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《决战大数据：大数据的关键思考》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：在数据无限的时代，我们如何利用大数据实现商业大洗牌？传统行业又该如何通过挖掘隐藏在大数据背后的信息，冲出层层危机，实现行业质和量的飞跃？企业如何才能实现数据化运营，在大数据时代站稳脚跟？大数据实践的先行者、阿里巴巴集团前副总裁车品觉倾力新增8万字纯干货，倾情解读企业在大数据时代顽强生存的答案！只有稳抓趋势中的观战重点，才能在海量数据中挖掘商机！

随着智能手机的大范围普及、物联网浪潮以及人工智能技术的爆发式发展，大数据在收集消费者*渠道行为、触发商业机遇等方面发挥了越来越重要的作用。而《决战大数据》一书恰恰洞悉了大数据时代商业发展的本质。同时，车品觉根据其在阿里巴巴的多年经验，通过丰富的案例和通俗易懂的语言，从“养数据”到“用数据”，深入浅出地向我们揭开了阿里巴巴数据化运营和运营数据的神秘面纱。通过《决战大数据》一书，车品觉告诉我们，在数据无限的时代，拥有数据化思维，才能改变商业的未来。

D. 《大数据技术原理与应用林子雨答案dox》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《大数据技术原理与应用林子雨答案dox》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。

E. "大数据"的PDF文件格式是什么意思

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

注意这里的多样性，大数据的数据包含很多种格式，不限于PDF，MP4，word等。这里的PDF只是大数据的数据中的一种格式。大数据是数据量大，数据的种类复杂，有用信息少，通常来说是大海捞针的找有用信息。

F. 《Hadoop大数据入门与实践》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《Hadoop大数据入门与实践》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介：大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用

G. 《DT时代：从“互联网+”到“大数据×”》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《DT时代：从“互联网+”到“大数据×”》（大数据战略重点实验室 著；连玉明 编）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：DT时代：从“互联网+”到“大数据×”

作者：大数据战略重点实验室 著；连玉明 编

豆瓣评分：4.8

出版社：中信出版集团

出版年份：2015-5-1

页数：354

内容简介：

知识就是力量，信息就是能量，数据就是变量。本书全面阐述了人类从IT时代走向DT时代的基本特征和规律。《DT时代》认为，大数据正成为人类的第二母语，大数据已经成为DT时代一个国家最重要的战略资源之一。

DT不仅仅是技术的提升，而是思想的革命。《DT时代》首次提出块数据的数量（volume）、速度（velocity）、多样（variety）、价值（value）和数聚（variable）的五V空间理论，将对大数据的认知推进到新的高度。《DT时代》认为，块数据作为大数据的解决方案，实现了从数据到数聚、从解构到重构、从多维到共享的跨越，块数据社会、慢数据决策和流数据价值三位一体，标志着大数据时代的真正到来。

《DT时代》强调，众联、众包、众创、众筹为人们越来越熟知，平等思维、共享思维、扁平化思维、跨界思维、场景思维被越来越多地掌握和运用。把大数据产业作为创新驱动的引领性产业，是实现经济发展和生态保护双赢的唯一选择。

《DT时代》还提出，安全是大数据的生命线。以大数据技术对抗大数据平台安全威胁是大数据成功的必由之路，在此基础上本书对大数据立法问题进行了探讨并提出，必须建立健全安全防护体系，切实强化大数据安全管理和“公开的隐私”的保护。只有更好的保护，才有更好的分享。

精彩书评

★《DT时代》是一部极具影响力的全视角解读大数据时代的新著。大数据是社会变革的工具，是改变世界的战略高地。对于大数据，人们的已知远不如未知，更大的发展和变革在未来。

——美国《中美邮报》

★从IT时代到DT时代，大数据开启了一个重大的时代转型和新常态节点。大数据及以大数据为核心的产业价值链正在影响和主导新的经济范式和国家战略，并为推进中国国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。通过阅读《DT时代》一书或许可以有一个全新的认识。

——日本《中日新报》

★《DT时代》让我们真切地意识到，大数据改变了我们的思维方式、生产方式、生活方式。我们的精神世界和物质世界都将构建在大数据之上。大数据不仅仅是一门技术，更是一种全新的商业模式，它与云计算共同构成了下一代经济的生态系统。

——匈牙利《联合报》

★《DT时代》一书最大限度地刺激你的大脑神经，它告诉我们，我们正在经历一场意义堪比工业革命的重大转变，企业只有洞悉大趋势，随势而变，才能成为数字经济时代的赢家；个人只有正视当下的冲击，才能在数据化浪潮里游刃有余。《DT时代》告诉读者如何在大数据时代中生存。

——加拿大《世界华人周刊》

★大数据对人类社会发展的推动和人们生活方式的改变是史无前例的。《DT时代》一书提出，DT时代对我们生活的5个新改变，可用5个“H”来概括：以别人为中心的生活更Happy（快乐）；透明数据的“剧透”很Harmonious（和谐）；越小的企业越High-speed（高速）；“活雷锋”让“众”创更Heated（激昂兴奋）；跨界融合更Hotsy-totsy（精彩）。

——澳大利亚《华夏时报》

★大数据是人类认识世界、改造世界的一次飞跃，蕴含着巨大的价值。通过翔实的案例和严谨的叙述，本书向人们揭示了大数据在社会发展中的革命性作用，众联、众包、众创、众筹被人们越来越熟知，平台思维、扁平思维、网络思维、跨界思维、精准思维被越来越多地掌握和运用。DT的核心，是关于数据驱动的创新。

——西班牙《侨声报》

★除了上帝，任何人都必须用数据来说话。大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。“大数据战略”，是当下领航全球的先机。《DT时代》是一本“预言式”的书。

——瑞典《北欧时报》

★马云曾经在一次演讲中说道：“人类正从IT时代走向DT时代。”IT时代是以自我控制、自我管理为主的时代，而DT时代是以服务大众、激发生产力为主的时代。这两者之间看起来似乎是一种技术的差异，但实际上是思想观念层面的差异。《DT时代》一书提出，大数据成为人类的第二母语，DT不再只是一种技术工具、一种工作手段，它将深刻改变我们的生活方式、生产方式和思维方式。

——英国《侨报》

★当今社会，创新创业的源泉是新思想，而《DT时代》带给我们的就是新思想。如果说方块字是华人的第一母语，告诉我们从哪里来，那么大数据就是我们的第二母语，指引我们到哪里去。这个“哪里”就是未来。谁相信未来，谁就能成功。

——韩国《新华报》

★大数据产业是具有战略意义的前沿性、高端性、新兴性产业，在新一轮科技革命和产业变革中占据重要位置。《DT时代》一书提出，在中国经济新常态大背景下，以大数据应用为战略引领，实现从“互联网+”到“大数据×”的融合效应，打通大数据成果向现实生产力转化的通道。

——南非《华侨新闻报》

作者简介：

大数据战略重点实验室，是一个跨学科、专业化、国际化、开放型研究平台。实验室聚集国内外大数据相关专业研究者、管理者和决策者，发挥独立、客观、公正、持续的科学精神和创新方法，立足全球大数据发展趋势和中国大数据发展实践，以大数据发展的重大理论和现实问题为主攻方向，进行大数据发展全局性、战略性、前瞻性研究和咨询，构建“块数据”理论模型和应用模型。曾研究编制“大数据指数”，出版年度《大数据蓝皮书》，建立大数据发展规划数据库，举办“中国DT产业50人论坛”，搭建开放式协作创新平台、专业化决策咨询平台、网络化成果转化平台和国际化合作交流平台，奋力打造具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库。

连玉明，著名城市专家，教授，工学博士。现任大数据战略重点实验室主任，北京国际城市发展研究院院长，贵州大学贵阳创新驱动发展战略研究院院长。兼任北京市社会科学界联合会副主席，北京市哲学社会科学京津冀协同发展研究基地首席专家，城市科学研究北京市重点实验室主任。

H. 你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf

1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf

2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 1部分： 数据元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本体 注册元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 过程 模型注册元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第7部分： 服务模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色与目标 模型注册元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型选 择.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技术

YDT 3772-2020 大数据 时序数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3773-2020 大数据 分布式批处理平台技术要求与测试方法.txt

YDT 3774-2020 大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3775-2020 大数据 分布式事务数据库技术要求与测试方法.txt

大数据开放与互操作技术

信息技术 大数据 互操作 技术指南 拟研制.txt

大数据生存周期处理技术

GBT 32908-2016 非结构化数据访问接口规范.txt

GBT 36345-2018 信息技术 通用数据导入接 口规范.txt

信息技术 大数据 面向分 析的数据检索与存储技术 要求 在研.txt

大数据集描述

GBT 32909-2016 非结构化数据表示规范.txt

GBT 34945-2017 信息技术 数据溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒体数据语义描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技术 科学数据引用.txt

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分 类指南.txt

GB T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技术 大数据 大数据 系统基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技术 大数据 计算系 统通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技术 大数据分析系统功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技术 大数据存储与处理系统功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技术 大数据 系统运维和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技术 大数据 分析系统功能测试要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技术大数据存储与处理系统功能测试要求.pdf

JRT 0206—2021 证券期货业大数据平台性能测试指引.pdf

YDT 3762-2020 大数据 数据挖掘平台技术要求与测试方法.txt

5 安全和隐私

GAT 1718-2020《信息安全技术 大数据平台安全管理产品安全技术要求》.txt

GBT 大数据系统软件安全防护指南》标准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 立项.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

YDT 3741-2020 互联网新技术新业务安全评估要求 大数据技术应用与服务.txt

YDT 3800-2020 电信网和互联网大数据平台安全防护要求.txt

信息安全技术电信领域大数据安全防护实现指南.doc

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I. 《Python金融大数据分析》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Python金融大数据分析》（[德] 伊夫·希尔皮斯科）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python金融大数据分析

作者：[德] 伊夫·希尔皮斯科

译者：姚军

豆瓣评分：7.7

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2015-12

页数：511

内容简介：唯一一本详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书；金融应用开发领域从业人员必读。

Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。

《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。

《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。

作者简介：Yves Hilpsch是Python Quants（德国）股份有限公司的创始人和任事股东，也是Python Quants（纽约）有限责任公司的共同创办人。该集团提供基于Python的金融和衍生品分析软件（参见http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相关的咨询、开发和培训服务。

Yves还是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作为获得数理金融学博士学位的商业管理专业研究生，他在萨尔州大学讲授计算金融学中的数值化方法课程。

J. 《Spark大数据分析实战》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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简介：这是一本根据应用场景讲解如何通过Spark进行大数据分析与应用构建的著作，以实战为导向。作者结合典型应用场景，抽象出通用与简化后的模型，以便于读者能举一反三，直接应用。

本书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与开发相关的内容；然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中，首先是对场景进行抽象与概括，然后将Spark融入其中构建数据分析算法与应用，最后结合其他开源系统或工具构建更为丰富的数据分析流水线。