本书是计算机、信息管理和大数据等相关专业的专业英语教材,选材广泛,覆盖大数据的数据挖掘、数据分析等各个方面,同时兼顾了相关的发展热点。本书所选取的文章包括以下内容:大数据的基本概念,大数据的数据挖掘,大数据的数据分析,大数据的影响,大数据的商业价值,大数据在各个领域的应用,以及大数据如何改变我们的生活等。每章所选用文章均来自国外网站,文章中出现的新词和专业术语也均有注释,每篇文章配有相应的习题和拓展阅读,以巩固学习效果。
大数据专业英语教程
✍ Scribed by 张强华、刘俊辉、郑聪玲、司爱侠
- Publisher
- 清华大学出版社
- Year
- 2019
- Tongue
- Chinese
- Leaves
- 253
- Category
- Library
No coin nor oath required. For personal study only.
✦ Synopsis
本书是大数据专业英语教材,内容包括大数据基础、软件与开发技术、操作系统、Python 与R 编程语言、数据结构、数据库与数据仓库、云存储与数据备份、数据处理与数据清洗、数 据挖掘、Hadoop 与Spark、数据可视化、大数据安全等。 本书体例新颖,适合教学。每个单元均包含以下部分:课文——选材广泛、风格多样、切 合实际的两篇专业文章;单词——给出课文中出现的新词,读者由此可以积累大数据专业的基 本词汇;词组——给出课文中的常用词组;缩略语——给出课文中出现的、业内人士必须掌握的 缩略语;难句讲解——讲解课文中出现的疑难句子,分析其语法结构,培养读者的阅读理解疑 难句子的能力;习题——既有针对课文的练习,也有一些开放性的练习;短文翻译——培养读者 的翻译能力;参考译文——让读者对照理解以提高翻译能力。 本书吸纳了作者近20 年的IT 行业英语翻译与图书编写经验,与课堂教学的各个环节紧密 结合,支持备课、教学、复习及考试各个教学环节,有配套的PPT、参考答案等。 本书既可作为高等本科院校、高等专科院校大数据相关专业的专业英语教材,也可供从业 人员自学;作为培训班教材,亦颇得当。
✦ Table of Contents
封面
扉页
内容简介
版权页
前言
目录
Unit 1
Text A Big Data
Text B Big Data Analytics
参考译文 大数据
Unit 2
Text A Computer Software
Text B Software Development Process
参考译文 计算机软件
Unit 3
Text A Operating System
Text B ETL
参考译文 操作系统
Unit 4
Text A R Programming Language
Text B Python Programming Language
参考译文 R 编程语言
Unit 5
Text A Data Structure
Text B Structured Data, Semi-structured Data and Unstructured Data
参考译文 数据结构
Unit 6
Text A Basic Concepts of Database
Text B How Cloud Storage Works
参考译文 数据库基本概念
Unit 7
Text A Data Warehouse Frequently Asked Questions
Text B Data Backup
参考译文 数据仓库常见问题
Unit 8
Text A Data Preprocessing
Text B Data Cleansing
参考译文 数据预处理
Unit 9
Text A Data Mining
Text B Top 6 Data Mining Algorithms
参考译文 数据挖掘
Unit 10
Text A What is Hadoop?
Text B Apache Spark
参考译文 什么是Hadoop
Unit 11
Text A Data Visualization
Text B The 14 Best Data Visualization Tools
参考译文 数据可视化
Unit 12
Text A How to Manage Big Data’s Big Security Challenges
Text B The Future of Big Data—Big Data 2.0
参考译文 如何管理大数据的大安全挑战
正文结束
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