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大数据工程技术人员(中级)大数据处理-全国专业技术人员新职业培训教程
作者:人力资源社会保障部专业技术人员管理司 组织编写
出版社:中国劳动社会保障出版社
出版时间:2024年09月
开 本：16开
纸 张：胶版纸
包 装：平装-胶订
ISBN：9787512920149
定价：48.00元
本书对应《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》，“大数据处理与应用”部分，是相关从业者职业培训以及专业技术考核的推荐辅导用书。主要内容包括：数据管理与数据治理、元数据管理、数据质量管理、大数据安全与审计技术、大数据管理实施与评估等。充分体现大数据行业特色，是培训考核命题的基础素材，也将作为专业水平考核评价的重要参考。《教程》开发工作坚持以下原则：（一）科学性。充分考虑大数据技术发展现状和趋势，注重大数据工程技术人员知识要求的基础性，尊重客观规律、循序渐进，体现大数据工程技术人员学习特点、知识发展要求和能力发展特点。（二）针对性。根据不同专业等级大数据工程技术人员岗位职责与能力要求，围绕大数据工程技术人员应当具备的知识，以及大数据处理与应用，大数据分析与挖掘和大数据管理等方面的专业知识，有针对性地安排内容。（三）系统性。体现大数据多学科交叉的特点，考虑基础知识与专业知识之间的关系，在目标、要求、内容等方面形成完整的系统。（四）实用性。充分考虑实际应用价值，为在全国范围内迅速推开大数据工程技术人员培训，以及开展专业能力水平评价的有关探索，进而与工程师职称制度衔接等，提供支撑和帮助。
作者简介：
成立《教程》编审委员会与编写委员会。 编审委员会负责《教程》编制指导、审定等工作。成员包括人力资源社会保障部相关负责人、工程院院士、全国高校及科研机构大数据领域知名专家、大数据行业重点企业专家等。主要编写成员为谭志彬、邓立、张正球、林子雨、夏小云等。 谭志彬：工业和信息化部教育与考试中心，处长；2008年和2016年，分别主持开发人力资源和社会保障部、工业和信息化部的信息系统项目管理师和系统集成项目管理工程师考核评价方案，编写评价标准，主编培训教程，每年培养选拔高级和中级专业技术人员15万人。2021年，主持开发人力资源和社会保障部大数据、物联网、云计算国家职业技术技能标准3项，主持开发相关国家职业标准，组织开发相关培训教程，作为国家数字技术工程师培育项目（人社厅发【2021】71号）的实施基础，2022年预计培训选拔3万人。 邓立：北京新大陆时代教育科技有限公司，副总经理，高级工程师；从2003年本科毕业其，从事信息化、运营商通信领域，以及物联网产业领域已有15年时间，主导或参与“运营商网管系统”、福建省“新农云”、“智慧交通”等重大项目。在信息化、通信、物联网、大数据等产业有深厚的技术背景及行业经验。 张正球：北京新大陆时代教育科技有限公司，创新教育研究院院长，讲师；在科研方面，先后从事计算机视觉、大数据、人工智能、信息安全等方面研究工作，作为项目核心成员参与2项国家级自然科学基金和多项省级自然科学基金项目，主持3个省级科技项目和教育厅科技项目等，先后在计算机应用、计算机工程等国家级核心刊物发表20余篇学术论文。 林子雨：厦门大学计算机科学与技术系，博士/副教授；厦门大学计算机科学系副教授，厦门大学实验教学中心主任，厦门大学数据库实验室负责人，厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员，中国计算机学会数据库专委会委员，中国计算机学会信息系统专委会委员。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网。 夏小云：厦门大学计算机科学与技术系，讲师；厦门大学数据库实验室老师，厦门云大物智数据研究院副院长，厦门大数据研发与教育中心副主任。曾任福建省物联网科学研究院书记兼副院长，厦门海韵博雅信息科技有限公司副总。和团队一起建设开发了《大数据技术原理与应用》等13门大数据系列资源，多门慕课课程被评为“国家精品课程”，同时开发了《Spark编程基础》《大数据通识导论》《大数据实训样板》等系列资源。

第一章 大数据应用开发                       001
第一节 应用服务开发                       003
第二节 系统测试                           026
第二章 大数据系统搭建                      033
第一节 硬件系统搭建                       035
第二节 软件系统部署                       055
第三章 大数据平台管理与运维                065
第一节 平台管理                           067
第二节 系统运维                077
第三节 安全维护                086
第四章 大数据技术服务(技术咨询)                091
第五章 大数据处理与应用                107
第一节 数据采集                109
第二节 数据建模                142
第三节 数据预处理                176
第四节 数据计算                208
第五节 数据查询                226
参考文献                257
后 记                259

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