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内容简介

　　数据科学是一门正在兴起的学科，国内外各个大学开始开设数据科学课程或类似课程，并且编写配套教材。我们的教材在内容上按照四大模块进行组织，分别是数据科学基础、数据以及数据上的计算(分析)、数据处理基础设施/平台和工具、以及大数据的案例和实践。我们认为这样的组织，使得内容体系相对完整。

作者简介

　　覃雄派（1971?），男，博士，中国人民大学信息学院讲师、硕士生导师，目前主要从事高性能数据库、大数据分析、信息检索等方面的研究工作，主持1项国家自然科学基金面上项目，参与多项国家“863”计划、“973”计划及国家自然科学基金项目，在国内外期刊和会议上发表论文20余篇。
　　陈跃国（1978?），男，博士，中国人民大学信息学院副教授、博士生导师，中国计算机学会高级会员，数据库专家委员会委员，大数据专家委员会通信委员，FrontiersofComputerScience青年编委，主要研究方向为大数据分析系统和语义搜索。主持国家自然科学基金项目2项，广东省科技应用重大专项1项，参与多项国家核高基（核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品）、“973”计划、“863”计划项目，近年来在SIGMOD、SIGIR、ICDE、AAAI、IEEETKDE、WWW等国际重要期刊和会议上发表论文30余篇
　　杜小勇（1963?），男，博士，中国人民大学信息学院教授，博士生导师，教育部数据工程与知识工程重点实验室主任，中国计算机学会会士，《大数据》期刊编委会副主任。主要研究方向为智能信息检索、高性能数据库、知识工程。主持和参与多项国家核高基（核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品）、“973”计划、“863”计划、国家自然科学基金项目，近年来在SIGMOD、VLDB、AAAI、IEEETKDE等国际重要期刊和会议上发表论文百余篇。

目录

理论篇//

1 数据科学概论

1.1 数据科学的定义

1.2 数据科学的定位

1.2.1 数据科学与数据库、大数据分析的关系

1.2.2 数据科学与基于数据的决策的关系

1.3 数据科学家

1.3.1 数据科学家的技能

1.4 数据科学的基本原则(Principle)

1.4.1 原则1：数据分析可以划分成一系列明确的阶段

1.4.2 原则2：描述性分析与预测性分析

1.4.3 原则3：实体的相似度

1.4.4 原则4：模型的泛化能力

1.4.5 原则5：分析结果的评估与特定应用场景有关

1.4.6 原则6：相关性不同于因果关系

1.4.7 原则7：通过并行处理提高数据处理(分析)速度

1.5 数据处理流程：时间维度的纵向视角

1.6 数据处理系统的架构：系统维度的计算视角

1.6.1 数据处理系统的层次架构

1.6.2 数据处理系统的Lambda架构

1.7 数据的多样性：数据类型维度的横向视角

1.8 数据价值的挖掘：价值维度的价值提升视角

1.9 思考题

2 OLTP与数据服务

2.1 面向OLTP应用的RDBMS数据库技术

2.1.1 关系数据库技术与SQL查询语言

2.1.2 利用索引加快数据访问

2.1.3 数据库的事务处理、恢复技术与安全保证

2.1.4 并行数据库与分布式数据库

2.2 面向数据服务的NoSQL数据库技术

2.2.1 NoSQL数据库技术

2.2.2 CAP理论

2.2.3 Key-Value数据库

2.2.4 Column Family数据库

2.2.5 Document数据库

2.2.6 Graph数据库

2.3 NewSQL数据库技术

2.3.1 VoltDB数据库

2.3.2 Google Spanner数据库

2.4 思考题

3 OLAP与结构化数据分析

3.1 联机分析处理(OLAP)与结构化数据分析

3.1.1 从操作型的业务数据库向数据仓库抽取、转换和装载数据

3.1.2 数据仓库与星型模型

3.1.3 联机分析处理OLAP

3.1.4 三种类型的OLAP系统

3.2 高性能OLAP系统的关键技术

3.2.1 列存储技术

3.2.2 位图索引技术

3.2.3 内存数据库技术

3.2.4 MPP并行数据库

3.3 结构化数据分析工具介绍

3.3.1 MPP(Shared-Nothing)数据库、基于列存储的关系数据库

3.3.2 SQL on Hadoop系统

3.3.3 性能比较

3.4 思考题

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