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醫學大數據概論 版權信息
- ISBN：9787302589617
- 條形碼：9787302589617 ; 978-7-302-58961-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
醫學大數據概論 本書特色
本書主要對大數據技術的架構、大數據分析的四種典型工具以及大數據未來發展趨勢進行介紹，使讀者更好的了解什么是大數據技術。 本書以醫學為基礎，將醫學和大數據完美的結合在一起，讓讀者能夠了解醫學知識，領略大數據的魅力，同時了解怎樣用大數據的方法解決醫學問題。
醫學大數據概論 內容簡介
本書是一本將大數據基本理論與基本應用有機結合的教材，遵循定義—特征—技術流程—典型案例分析的邏輯，抽絲剝繭，由易到難，有助于讀者理解和掌握大數據技術。 本書的一大亮點是每章都使用圖表對大數據與傳統數據處理方式進行對比。另外，本書注重啟發式的學習策略，便于讀者理解和掌握。全書各章均附有實際應用案例與關鍵詞注釋，方便讀者查閱和自學，同時配備了相應的習題。 本書可以作為普通高校大數據技術的基礎教材，也可以作為職業培訓教育及相關技術人員的參考用書。
醫學大數據概論 目錄
目錄
第1章大數據概論
1．1大數據技術概述
1．1．1大數據的基本概念
1．1．2IT產業的發展簡史
1．1．3大數據的來源
1．1．4大數據產生的三個發展階段
1．1．5大數據的特點
1．1．6大數據處理流程
1．1．7大數據的數據格式特性
1．1．8大數據的特征
1．1．9大數據的應用領域
1．2大數據時代的新理念
1．3大數據的整體技術和關鍵技術
1．4大數據分析的五種典型工具簡介
1．5大數據未來發展趨勢
1．5．1數據資源化
1．5．2大數據隱私和安全問題
本章小結
習題1
第2章大數據采集
2．1大數據生命周期概述
2．1．1生命周期理論
2．1．2大數據應用的生命周期
2．1．3醫學大數據應用的生命周期
2．2大數據采集與預處理
2．2．1大數據的采集
2．2．2大數據的預處理
2．3醫學大數據采集的實現
2．3．1醫學大數據的數據來源
2．3．2醫學大數據采集的方法
2．3．3網絡爬蟲采集案例
本章小結
習題2
第3章大數據分析
3．1大數據分析簡介
3．1．1大數據的分類與存儲方式
3．1．2大數據分析概述
3．1．3大數據分析的研究方向
3．2大數據分析處理系統
3．2．1批量數據及處理系統
3．2．2流式數據及處理系統
3．2．3交互式數據及處理系統
3．2．4圖數據及處理系統
3．3大數據分析在醫學領域的應用
3．3．1智能健康管理
3．3．2智能醫學影像分析
3．3．3智能臨床決策
本章小結
習題3
第4章Hadoop
4．1Hadoop簡介
4．1．1Hadoop的概念及核心組成
4．1．2Hadoop的數據處理流程
4．2Hadoop的功能
4．3Hadoop的實現方法
4．3．1Hadoop環境配置
4．3．2HDFS操作命令
4．3．3Hadoop操作實例
4．4Hadoop在醫學領域的應用
4．4．1Hadoop在醫學領域的應用場景
4．4．2使用Java語言開發Hadoop醫學病例數據統計
本章小結
習題4
第5章Spark
5．1Spark平臺
5．1．1Spark簡介
5．1．2Spark發展
5．1．3Spark的優點
5．1．4Spark速度比Hadoop快的原因
5．2Spark生態系統
5．2．1底層的群集管理器和數據管理器
5．2．2中間層的Spark Runtime
5．2．3高層的應用模塊
5．3Spark的實現方法
5．3．1Spark環境配置
5．3．2Spark操作實例
5．4Spark在醫學領域的應用
5．4．1Spark在醫學領域的應用場景
5．4．2使用Scala語言開發Spark醫學應用程序
本章小結
習題5
第6章NoSQL概論
6．1NoSQL概述
6．1．1概念及特點
6．1．2NoSQL技術的基本原則
6．2NoSQL的類型
6．2．1鍵值存儲
6．2．2列存儲
6．2．3文檔存儲
6．2．4圖形存儲
6．3典型工具及醫學應用
6．3．1典型工具
6．3．2醫學應用案例
本章小結
習題6
第7章云計算與大數據
7．1云計算
7．1．1云計算簡介
7．1．2云計算基本特征
7．1．3云計算服務模式
7．1．4云計算部署模式
7．1．5云計算與大數據的關系
7．2云計算核心技術
7．2．1虛擬化技術
7．2．2分布式數據存儲技術
7．2．3資源池化技術
7．2．4大規模數據處理技術
7．3云計算在醫學領域的應用
7．3．1醫療云
7．3．2移動醫療健康服務云
7．3．3醫學科研分析服務云
本章小結
習題7
第8章數據倉庫Hive
8．1數據倉庫概述
8．1．1數據倉庫的定義
8．1．2數據倉庫與操作數據庫
8．1．3數據倉庫的架構
8．1．4傳統數據倉庫的問題
8．2數據倉庫Hive簡介
8．3Hive數據類型
8．3．1基本類型
8．3．2復雜類型
8．4HiveQL： 數據定義與操作
8．4．1Hive創建數據庫
8．4．2Hive刪除數據庫
8．4．3Hive創建表
8．4．4Hive加載數據
8．4．5Hive修改表
8．4．6Hive刪除表
8．4．7Hive分區
8．4．8導出數據
8．4．9Hive外部表
8．5HiveQL： 查詢
8．5．1SELECT…FROM語句
8．5．2使用列值進行計算
8．5．3SELECT…WHERE語句
8．5．4GROUP BY語句
本章小結
習題8
第9章大數據可視化
9．1大數據可視化概述
9．1．1什么是大數據可視化
9．1．2大數據可視化的特點
9．1．3大數據可視化的主要技術
9．1．4大數據可視化的具體流程
9．2大數據可視化工具
9．2．1大數據可視化工具概述
9．2．2常見的可視化軟件簡介
9．3醫學大數據可視化案例
9．3．1大數據魔鏡制作艾滋病死亡人數柱狀圖
9．3．2Tableau制作新冠疫情地圖
本章小結
習題9
第10章大數據安全
10．1大數據安全概論
10．1．1大數據安全與挑戰
10．1．2理解大數據信息安全
10．1．3大數據隱私保護
10．2大數據Hadoop平臺的安全機制
10．2．1Hadoop平臺的基本安全機制
10．2．2HDFS安全機制
10．2．3MapReduce安全機制
10．2．4Hadoop相關組件的安全機制
10．3大數據個人隱私保護
10．3．1身份匿名、屬性匿名
10．3．2位置軌跡隱私保護
10．3．3面向數據發布的個人隱私保護
10．4大數據安全相關技術
10．4．1基于大數據的安全威脅發現技術
10．4．2認證授權技術
10．4．3訪問控制技術
10．4．4大數據數據加密技術
10．4．5大數據脫敏技術
10．5大數據安全相關案例分析
本章小結
習題10
第11章大數據應用案例分析(醫療領域)
11．1大數據在臨床領域的應用
11．1．1基于大數據的比較效果研究
11．1．2基于大數據的臨床決策系統
11．1．3醫療數據透明化
11．1．4病人的遠程監控
11．1．5基于大數據的電子病歷分析
11．2大數據在醫藥支付領域的應用
11．2．1基于大數據的多種自動化系統
11．2．2基于大數據和衛生經濟學的定價計劃
11．3大數據在醫療研發領域的應用
11．3．1基于大數據的預測建模
11．3．2臨床試驗及其數據分析
11．3．3基于大數據的個性化治療
11．3．4基于大數據的疾病模式分析
11．4大數據在醫療商業模式方面的應用
11．4．1基于大數據的患者臨床記錄和醫療保險數據集
11．4．2基于大數據的網絡平臺和社區
11．5大數據在公共健康領域的應用
本章小結
習題11
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