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大数据与人工智能技术丛书大数据专业英语教程/张强华等

大数据与人工智能技术丛书大数据专业英语教程/张强华等

作者:张强华
出版社:清华大学出版社出版时间:2018-05-01
开本: 其他 页数: 243
本类榜单:教材销量榜
中 图 价:¥21.9(5.5折) 定价  ¥39.8 登录后可看到会员价
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大数据与人工智能技术丛书大数据专业英语教程/张强华等 版权信息

大数据与人工智能技术丛书大数据专业英语教程/张强华等 本书特色

本书是大数据专业英语教材,内容包括大数据基础、软件与开发技术、操作系统、Python 与R 编程语言、数据结构、数据库与数据仓库、云存储与数据备份、数据处理与数据清洗、数 据挖掘、Hadoop 与Spark、数据可视化、大数据安全等。 本书体例新颖,适合教学。每个单元均包含以下部分:课文——选材广泛、风格多样、切 合实际的两篇专业文章;单词——给出课文中出现的新词,读者由此可以积累大数据专业的基 本词汇;词组——给出课文中的常用词组;缩略语——给出课文中出现的、业内人士必须掌握的 缩略语;难句讲解——讲解课文中出现的疑难句子,分析其语法结构,培养读者的阅读理解疑 难句子的能力;习题——既有针对课文的练习,也有一些开放性的练习;短文翻译——培养读者 的翻译能力;参考译文——让读者对照理解以提高翻译能力。 本书吸纳了作者近20 年的IT 行业英语翻译与图书编写经验,与课堂教学的各个环节紧密 结合,支持备课、教学、复习及考试各个教学环节,有配套的PPT、参考答案等。 本书既可作为高等本科院校、高等专科院校大数据相关专业的专业英语教材,也可供从业 人员自学;作为培训班教材,亦颇得当。

大数据与人工智能技术丛书大数据专业英语教程/张强华等 内容简介

本书是大数据专业英语教材,内容包括大数据基础、软件与开发技术、操作系统、Python 与R 编程语言、数据结构、数据库与数据仓库、云存储与数据备份、数据处理与数据清洗、数 据挖掘、Hadoop 与Spark、数据可视化、大数据安全等。 本书体例新颖,适合教学。每个单元均包含以下部分:课文——选材广泛、风格多样、切 合实际的两篇专业文章;单词——给出课文中出现的新词,读者由此可以积累大数据专业的基 本词汇;词组——给出课文中的常用词组;缩略语——给出课文中出现的、业内人士必须掌握的 缩略语;难句讲解——讲解课文中出现的疑难句子,分析其语法结构,培养读者的阅读理解疑 难句子的能力;习题——既有针对课文的练习,也有一些开放性的练习;短文翻译——培养读者 的翻译能力;参考译文——让读者对照理解以提高翻译能力。 本书吸纳了作者近20 年的IT 行业英语翻译与图书编写经验,与课堂教学的各个环节紧密 结合,支持备课、教学、复习及考试各个教学环节,有配套的PPT、参考答案等。 本书既可作为高等本科院校、高等专科院校大数据相关专业的专业英语教材,也可供从业 人员自学;作为培训班教材,亦颇得当。

大数据与人工智能技术丛书大数据专业英语教程/张强华等 目录

目录

Unit 1 1
Text A Big Data 1
New Words 4
Phrases 6
Abbreviations 7
Notes 7
Exercises 8
Text B Big Data Analytics 10
New Words 13
Phrases 14
Abbreviations 15
Exercises 15
参考译文 大数据 15
Unit 2 18
Text A Computer Software 18
New Words 22
Phrases 23
Notes 24
Exercises 25
Text B Software Development Process 27
New Words 30
Phrases 31
Abbreviations 32
Exercises 32
参考译文 计算机软件 33
Unit 3 37
Text A Operating System 37
IV
New Words 41
Phrases 42
Abbreviations 43
Notes 43
Exercises 44
Text B ETL 46
New Words 51
Phrases 53
Abbreviations 54
Exercises 55
参考译文 操作系统 55
Unit 4 58
Text A R Programming Language 58
New Words 61
Phrases 64
Abbreviations 65
Notes 65
Exercises 66
Text B Python Programming Language 69
New Words 74
Phrases 76
Abbreviations 77
Exercises 77
参考译文 R 编程语言 78
Unit 5 81
Text A Data Structure 81
New Words 83
Phrases 84
Abbreviations 84
Notes 85
Exercises 86
Text B Structured Data, Semi-structured Data and Unstructured Data 88
New Words 93
Phrases 94
Abbreviations 95
V
Exercises 96
参考译文 数据结构 96
Unit 6 99
Text A Basic Concepts of Database 99
New Words 102
Phrases 104
Abbreviations 104
Notes 104
Exercises 106
Text B How Cloud Storage Works 108
New Words 111
Phrases 111
Exercises 112
参考译文 数据库基本概念 113
Unit 7 116
Text A Data Warehouse Frequently Asked Questions 116
New Words 119
Phrases 120
Abbreviations 121
Notes 121
Exercises 122
Text B Data Backup 124
New Words 128
Phrases 129
Abbreviations 129
Exercises 129
参考译文 数据仓库常见问题 130
Unit 8 133
Text A Data Preprocessing 133
New Words 136
Phrases 138
Abbreviations 139
Notes 139
Exercises 140
VI
Text B Data Cleansing 142
New Words 149
Phrases 151
Exercises 152
参考译文 数据预处理 152
Unit 9 156
Text A Data Mining 156
New Words 160
Phrases 162
Notes 163
Exercises 164
Text B Top 6 Data Mining Algorithms 166
New Words 175
Phrases 177
Abbreviations 177
Exercises 178
参考译文 数据挖掘 178
Unit 10 182
Text A What is Hadoop? 182
New Words 185
Phrases 186
Abbreviations 186
Notes 187
Exercises 188
Text B Apache Spark 191
New Words 195
Phrases 195
Abbreviations 196
Exercises 197
参考译文 什么是Hadoop 197
Unit 11 200
Text A Data Visualization 200
New Words 207
Phrases 209
VII
Abbreviations 210
Notes 211
Exercises 212
Text B The 14 Best Data Visualization Tools 216
New Words 220
Phrases 221
Abbreviations 222
Exercises 222
参考译文 数据可视化 223
Unit 12 228
Text A How to Manage Big Data’s Big Security Challenges 228
New Words 231
Phrases 232
Abbreviations 232
Notes 233
Exercises 233
Text B The Future of Big Data—Big Data 2.0 236
New Words 239
Phrases 240
Abbreviations 240
Exercises 240
参考译文 如何管理大数据的大安全挑战 241
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