具体描述
通过了本测验，表示个人已经具备基本的大数据理解能力，有助于尔后适切的使用各种的虚拟化、容器、云端佈署、NoSQL技术、R语言、统计学等专业，提升对于未来的决策分析与品质，也有助于职场上之所需。
著者信息
图书目录
第2 章 深入大数据
第3 章 大数据的获得及整理
第4 章 大数据储存的地方： 资料仓储
第5 章 NOSQL 及大数据
第6 章 大数据的底层硬体及平台
第7 章 R 语言
第8 章 课后练习
图书序言
交通部规定，自民国104 年7 月1 日开始，所有在路上行驶的车辆都要加装胎压侦测器，这是因为台湾的高速公路有太多因为爆胎而引起的车祸了。胎压侦测器很简单，在安装之后，车子轮胎的打气孔就会有三个颜色显示，红色代表完全不能上路，黄色代表危险，绿色代表正常，在全台湾几百万个车辆上的胎压侦测器，可预知许多潜在的爆胎，进而减少车祸的发生，以及伤亡的产生。
这和大数据有何关联呢？试想，如果这几百万个胎压侦测器，能装上GPS、温湿度感测、重量感测、速度感测、转速感测、三轴陀螺仪、IPv6无线上网，并且把纪录到的每一笔资料都上传到一个中央伺服器，这个
世界会有什么变化呢？
这真的有无限的可能性！中央伺服器的拥有者，可以知道一个区域、城市，或是整个国家的所有交通资料！包括路况、平均时速、平均承载人数、道路感测压力、柏油路的寿命、哪些路段需要维修、桥樑的承重设计改良、道路弯曲设计、大巨蛋的最佳疏散路线⋯⋯.
但大数据之美，确是在和收集来的资料完全无关的领域上！有了上面的资料，再加上一些统计学的理论（如隐藏马克夫鍊）和工程数学的公式，以及大数据的原理，我们竟然能使用胎压侦测器产生的大数据来预测一些未知的东西。周杰伦和蔡依林的下一张专辑谁会拿到排行榜冠军？某个区域的立法委员初选胜出者会是谁？下一个7-11 的流行商品会是什么东西？其它的由你来猜测！
别以为这些是幻想，全世界已经有无数人参加了利用大数据解决人类面临问题的比赛。在Kaggle 这个网站上，由不同的菁英科学家组成的网路团队，不断挑战全世界最难解决的问题（粮食、气候、人口、医疗），而且还可以从中赚钱。（Kaggle 是一个有偿的问题解决平台）。
人类的历史，就是一个利用已知的事物来预测未知事物的演化过程，我们不断利用已知的事物获得更多的已知事物，为航向茫茫的未知世界做充分的准备。大数据的理论及应用，正是处在一个和发明火同样重要的文明转捩点。牛顿力学统治物理世界将近250 年，却在遇到速度及质量接近无限大时出现问题，从而由量子力学主导的近代物理学再拼上一块图。而资讯科学出现50 年之后，当人类拥有收集接近无限大量的资料时，自然会产生范式转换等级（Paradigm Shift）的重大遽变。如果你还没准备好了解这个正在改变世界的潮流，相信不久后，你就只能是大数据中的某个样本值了。
图书试读
用户评价
作为一个初学者，我一直很担心大数据领域过于技术化，充斥着各种我无法理解的术语和算法。但是，这本书的出现彻底打消了我的顾虑。作者非常善于将复杂的概念“翻译”成更容易理解的语言，并且在讲解过程中，会穿插一些生动的比喻和类比，让我能迅速抓住核心要点。 我尤其喜欢书中关于“数据仓库”和“数据湖”的对比分析，作者通过形象的描述，让我立刻明白了它们各自的特点和适用场景，而且还强调了它们在企业数据战略中的不同定位。书中对数据可视化工具的介绍也让我眼前一亮，我一直觉得数据只有被直观地呈现出来，才能真正发挥它的价值，而这本书恰恰在这方面给了我很多启发，让我看到了如何利用图表和仪表盘来解读复杂的数据集，从而做出更明智的决策。
评分这本《Big Data Knowledge Today 教学范本》对我来说，更像是一本“实战手册”而非枯燥的教科书。我特别喜欢书中那些贴近实际的案例研究，它们并非是凭空捏造的理论模型，而是从真实的行业应用中提取出来，深入分析了企业如何利用大数据解决实际业务问题。 比如，书中关于“用户行为分析”的章节，通过一个电商平台的案例，详细讲解了如何收集、处理和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，从而进行个性化推荐、用户画像构建以及营销策略优化。作者不仅介绍了分析的逻辑和步骤，还分享了一些在实际操作中可能遇到的数据偏差和解读陷阱，这对于我这种需要将理论知识转化为实际应用的人来说，极具价值。此外，书中还涉及了一些数据安全和隐私保护的议题，这在当下信息爆炸的时代显得尤为重要，让我对如何在利用大数据优势的同时，保障数据安全有了更深的理解。
评分这本书真是让我大开眼界！我一直对大数据这个领域充满好奇，但总觉得它太过深奥，像是遥不可及的知识宝库。这次偶然翻阅了《Big Data Knowledge Today 教学范本》，虽然我还没有完全读完，但里面的内容已经深深吸引了我。 作者似乎有一种魔力，能将那些复杂晦涩的大数据概念，用一种清晰易懂的方式娓娓道来。我尤其喜欢书中对“数据治理”部分的讲解，它不仅仅是理论上的条条框框，更多的是结合了实际的案例分析，让我能直观地理解为什么数据治理如此重要，以及它在实际操作中会遇到哪些挑战。书中提到的一些数据清洗和预处理的技巧，我都迫不及待地想在我的个人项目中尝试一下。而且，我惊喜地发现，书中不仅仅关注宏观的概念，还深入到了具体的工具和技术，比如一些流行的分布式存储系统和分析框架，这让我觉得这本书非常有实践指导意义，不再是纸上谈兵。
评分这本书带给我的最大惊喜，是它所展现的“大数据思维”模式。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种看待和解决问题的方法论。作者在讲解每个技术点的时候，都会回归到“为什么”和“为了什么”，引导读者思考大数据在整个业务流程中的作用和价值。 我非常赞同书中“数据驱动决策”的理念。它详细阐述了如何利用数据来驱动业务的各个环节，从产品研发、市场营销到客户服务，都离不开数据的支撑。书中还提到了“数据科学”这个概念，并详细介绍了数据科学家需要具备的核心技能和工作流程，这让我对这个职业有了更清晰的认识。我还在书中看到了关于“机器学习”和“人工智能”在大数据领域的应用，这部分内容让我对接下来的学习充满了期待，也为我规划未来的职业发展方向提供了重要的参考。
评分这本书的结构设计得非常有条理，每一章的内容都层层递进，环环相扣，让我在学习的过程中不会感到迷失。我特别欣赏作者在介绍不同大数据技术时，并没有简单地罗列它们的名称和功能，而是花了大量的篇幅去阐述它们的设计理念、核心优势，以及在不同场景下的适用性。 例如，在谈到Hadoop生态系统时，作者不仅仅介绍了HDFS和MapReduce，还详细讲解了Hive、Pig、Spark等组件如何协同工作，解决不同的数据处理需求。更让我惊喜的是，书中还对NoSQL数据库进行了深入的剖析，不仅介绍了它们的基本类型（如键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库），还列举了各自的优缺点和典型应用场景，这对于我这种想深入了解多种数据存储方案的读者来说，简直是福音。我还在书中看到了关于实时数据处理和流计算的章节，这部分的内容让我对如何处理不断涌入的数据有了更清晰的认识，也为我未来的学习方向提供了宝贵的参考。
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