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出版社:科学出版社

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  • 科学出版社
  • 9787030559999
  • 206326
  • 46192493-8
  • 医学
  • 公共卫生与预防医学
  • R319
  • 计算机
  • 本科
目录
第1章 大数据概论
1.1 大数据技术概述
1.1.1 太数据的主要来源
1.1.2 大数据的核心
1.1.3 大数据的处理流程
1.1.4 大数据的结构类型
1.1.5 大数据的基本特征
1.2 大数据的技术架构
1.3 大数据分析的4种典型工具
1.4 大数据未来的发展趋势
1.4.1 数据资源化
1.4.2 数据科学和数据共享
1.4.3 大数据的隐私和安全问题
1.4.4 开源软件
1.4.5 大数据对生活的影响
1.5 大数据在医学领域的应用
1.5.1 临床操作
1.5.2 付款/定价
1.5.3 研发
1.5.4 新的商业模式
1.5.5 公众健康
本章小结
习题1

第2章 医学大数据采集
2.1 大数据采集概述
2.1.1 大数据的采集
2.1.2 医学大数据的数据来源
2.2 医学大数据采集的实现
2.2.1 医学大数据采集的方法
2.2.2 网络爬虫采集的实现
本章小结
习题2

第3章 大数据分析
3.1 大数据分析概述
3.1.1 大数据分析简介
3.1.2 大数据分析的研究方向
3.2 大数据分析的主要技术
3.2.1 深度学习
3.2.2 知识计算
3.3 大数据分析处理系统
3.3.1 批量数据及其分析处理系统
3.3.2 流式数据及其分析处理系统
3.3.3 交互式数据及其分析处理系统
3.3.4 图数据及其分析处理系统
3.4 大数据分析在医学领域的应用
本章小结
习题3

第4章 大数据可视化
4.1 大数据可视化概述
4.2 大数据可视化工具
本章小结
习题4

第5章 Hadoop
5.1 Hadoop概述
5.1.1 Hadoop的概念和核心架构
5.1.2 Hadoop的数据处理流程
5.1.3 Hadoop的功能
5.2 Hadoop的实现方法
5.3 Hadoop在医学领域的应用
本章小结
习题5

第6章 HDFS和Common
6.1 HDFS概述
6.1.1 HDFS的相关概念和特征
6.1.2 HDFS的体系结构
6.1.3 HDFS的工作原理
6.2 Common概述
6.3 HDFS在医学领域的应用
本章小结
习题6

第7章 MapRedLice
7.1 MapReduce概述
7.1.1 MapReduce的概念
7.1.2 MapReduce的内涵、特征和局限性
7.2 MapReduce的架构和工作流程
7.2.1 MapReduce的架构
7.2.2 MapReduce的工作流程
7.3 Map和Reduce的工作原理
7.4 MapRedLuce在医学领域的应用
本章小结
习题7

第8章 NOSQL
8.1 NoSOL的概念和特点
8.2 NoSOL的技术基础
8.2.1 大数据的一致性策略
8.2.2 大数据的分区技术和放置策略
8.2.3 大数据的复制和容错技术
8.2.4 大数据的缓存技术
8.3 NoSQL的类型
8.3.1 键值存储
8.3.2 面向列存储
8.3.3 面向文档存储
8.3.4 面向图形存储
8.4 典型的NoSQL工具和医学应用
8.4.1 Redis
8.4.2 HBase
8.4.3 MongoDB
本章小结
习题8

第9章 Spark
9.1 Spark平台
9.1.1 Spark的概念
9.1.2 Spark的发展
9.1.3 Spark的优点
9.1.4 Spark的速度比Hadoop快的原因
9.2 Spark生态系统
9.2.1 ClusterManager和DataManager
9.2.2 SparkRuntime
9.2.3 高层的应用模块
9.3 Spark在医学领域的应用
9.3.1 Spark在医学领域的应用场景
9.3.2 使用Scala语言开发Spark医学应用程序
本章小结
习题9

第10章 云计算与大数据
10.1 云计算概述
10.1.1 云计算的概念
10.1.2 云计算和大数据的关系
10.1.3 云计算的服务模式
10.2 云计算的核心技术
10.2.1 虚拟化技术
10.2.2 资源池化技术
10.2.3 云计算的部署模式
10.3 云计算在医学领域的应用
10.3.1 医疗云
10.3.2 移动医疗健康服务云
10.3.3 医学科研分析服务云
本章小结
习题10

第11章 大数据在医疗领域的应用
11.1 大数据在临床操作领域的应用
11.1.1 比较效果研究
11.1.2 临床决策支持系统
11.1.3 医疗数据透明
11.1.4 远程患者监控
11.1.5 电子病历分析
11.2 大数据在医药及其支付领域的应用
11.2.1 多种自动化系统
11.2.2 基于卫生经济学和疗效研究的定价计划
11.3 大数据在医疗研发领域的应用
11.3.1 预测建模
11.3.2 临床试验的设计及数据分析
11.3.3 个性化治疗
11.3.4 疾病模式分析
11.4 大数据在新的医疗商业模式的应用
11.4.1 汇总患者的临床记录和医疗保险数据集
11.4.2 网络平台和社区
11.5 大数据在公众健康领域的应用
本章小结
习题11
参考文献