第1章 大數(shù)據(jù)概述

1.1.　數(shù)據(jù)

1.1.1數(shù)據(jù)的概念

1.1.2數(shù)據(jù)類型

1.1.3數(shù)據(jù)組織形式

1.1.4數(shù)據(jù)生命周期

1.1.5數(shù)據(jù)的使用

1.1.6數(shù)據(jù)的價(jià)值性

1.1.7數(shù)據(jù)爆炸

1.1.8　數(shù)商

1.1.9　從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)要素

1.1.10數(shù)據(jù)生產(chǎn)力

1.2大數(shù)據(jù)時(shí)代

1.2.1第三次信息化浪潮

1.2.2信息科技為大數(shù)據(jù)時(shí)代提供技術(shù)支撐

1.2.3數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的變革促成大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨

1.3大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

1.4世界各國的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略

1.4.1　美國

1.4.2　英國

1.4.3歐盟

1.4.4　韓國

1.4.5日本

1.4.6中國

1.5大數(shù)據(jù)的概念

1.5.1數(shù)據(jù)量大

1.5.2數(shù)據(jù)類型繁多

1.5.3處理速度快

1.5.4價(jià)值密度低

1.6大數(shù)據(jù)的影響

1.6.1大數(shù)據(jù)對科學(xué)研究的影響

1.6.2大數(shù)據(jù)對社會(huì)發(fā)展的影響

1.6.3大數(shù)據(jù)對就業(yè)市場的影響

1.6.4大數(shù)據(jù)對人才培養(yǎng)的影響

1.7大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

1.7.1　大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用

1.7.2　大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)層次

1.8大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)

1.9大數(shù)據(jù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)

1.9.1　數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念及其重要意義

1.9.2　大數(shù)據(jù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的緊密關(guān)系

1.10　大數(shù)據(jù)與5G

1.11　大數(shù)據(jù)與新質(zhì)生產(chǎn)力

1.11.1什么是新質(zhì)生產(chǎn)力

1.11.2　大數(shù)據(jù)與新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)系

1.12本章小結(jié)

1.13　習(xí)題



第2章　大數(shù)據(jù)技術(shù)

2.1概述

2.2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

2.2.1數(shù)據(jù)采集的概念

2.2.2數(shù)據(jù)采集的三大要點(diǎn)

2.2.3數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)源

2.2.4　數(shù)據(jù)采集方法

2.2.5數(shù)據(jù)清洗

2.2.6　數(shù)據(jù)集成

2.2.7數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

2.2.8　數(shù)據(jù)脫敏

2.3數(shù)據(jù)存儲和管理

2.3.1　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和管理技術(shù)

2.3.2　大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)存儲和管理技術(shù)

2.4數(shù)據(jù)處理與分析

2.4.1　基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的數(shù)據(jù)分析

2.4.2　數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法

2.4.3　大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)

2.5數(shù)據(jù)可視化

2.5.1　什么是數(shù)據(jù)可視化

2.5.2　可視化的發(fā)展歷程

2.5.3數(shù)據(jù)可視化的重要作用

2.5.4　可視化圖表

2.6數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)

2.6.1　數(shù)據(jù)安全技術(shù)

2.6.2　隱私保護(hù)技術(shù)

2.7　本章小結(jié)

2.8　習(xí)題



第3章　大數(shù)據(jù)應(yīng)用

3.1大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用

3.2大數(shù)據(jù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

3.2.1　流行病預(yù)測

3.2.2　智慧醫(yī)療

3.2.3　生物信息學(xué)

3.3大數(shù)據(jù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用

3.3.1　智能物流的概念

3.3.2　大數(shù)據(jù)是智能物流的關(guān)鍵

3.3.3　中國智能物流骨干網(wǎng)——菜鳥

3.4大數(shù)據(jù)在城市管理領(lǐng)域的應(yīng)用

3.4.1　智能交通

3.4.2　環(huán)保監(jiān)測

3.4.3　城市規(guī)劃

3.4.4　安防領(lǐng)域

3.4.5疫情防控

3.5大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

3.5.1　高頻交易

3.5.2　市場情緒分析

3.5.3　信貸風(fēng)險(xiǎn)分析

3.5.4　大數(shù)據(jù)征信

3.6大數(shù)據(jù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用

3.7大數(shù)據(jù)在零售領(lǐng)域的應(yīng)用

3.7.1　發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)購買行為

3.7.2　客戶群體細(xì)分

3.7.3　供應(yīng)鏈管理

3.8大數(shù)據(jù)在餐飲領(lǐng)域的應(yīng)用

3.8.1　餐飲行業(yè)擁抱大數(shù)據(jù)

3.8.2　餐飲O2O

3.9大數(shù)據(jù)在電信領(lǐng)域的應(yīng)用

3.10大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用

3.11大數(shù)據(jù)在體育和娛樂領(lǐng)域的應(yīng)用

3.11.1　訓(xùn)練球隊(duì)

3.11.2　投拍影視作品

3.11.3　預(yù)測比賽結(jié)果

3.12大數(shù)據(jù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用

3.12.1　大數(shù)據(jù)與國家安全

3.12.2　應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)防御網(wǎng)絡(luò)攻擊

3.12.3　警察應(yīng)用大數(shù)據(jù)工具預(yù)防犯罪

3.13大數(shù)據(jù)在日常生活中的應(yīng)用

3.14本章小結(jié)

3.15　習(xí)題



第4章　大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識

4.1　大數(shù)據(jù)思維

4.1.1　傳統(tǒng)的思維方式

4.1.2　大數(shù)據(jù)時(shí)代需要新的思維方式

4.1.3　大數(shù)據(jù)思維方式

4.1.4　運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維的具體實(shí)例

4.2　數(shù)據(jù)共享

4.2.1　數(shù)據(jù)孤島問題

4.2.2　數(shù)據(jù)孤島問題產(chǎn)生的原因

4.2.3　消除數(shù)據(jù)孤島的重要意義

4.2.4　實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享所面臨的挑戰(zhàn)

4.2.5　推進(jìn)數(shù)據(jù)共享的舉措

4.2.6數(shù)據(jù)共享的原則

4.2.7　數(shù)據(jù)共享案例

4.3　數(shù)據(jù)開放

4.3.1　政府開放數(shù)據(jù)的理論基礎(chǔ)

4.3.2　政府信息公開與政府?dāng)?shù)據(jù)開放的聯(lián)系與區(qū)別

4.3.3　政府?dāng)?shù)據(jù)開放的重要意義

4.3.4國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)

4.3.5政府?dāng)?shù)據(jù)開放的幾點(diǎn)啟示

4.4　大數(shù)據(jù)交易

4.4.1概述

4.4.2大數(shù)據(jù)交易發(fā)展現(xiàn)狀

4.4.3大數(shù)據(jù)交易平臺

4.4.4大數(shù)據(jù)交易在發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題

4.4.5推進(jìn)大數(shù)據(jù)交易發(fā)展的對策

4.4.6　數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度

4.5　大數(shù)據(jù)安全

4.5.1傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全

4.5.2大數(shù)據(jù)安全與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全的不同

4.5.3大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)

4.5.4大數(shù)據(jù)安全問題

4.5.5大數(shù)據(jù)安全威脅

4.5.6不同形式的大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)

4.5.7　典型案例

4.5.8大數(shù)據(jù)保護(hù)的基本原則

4.5.9大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的對策

4.6　大數(shù)據(jù)治理

4.6.1數(shù)據(jù)治理概述

4.6.2　數(shù)據(jù)治理工作范圍

4.6.3　大數(shù)據(jù)治理概念

4.6.4　大數(shù)據(jù)治理要素

4.6.5大數(shù)據(jù)治理原則

4.6.6大數(shù)據(jù)治理的范圍

4.6.7大數(shù)據(jù)治理保障機(jī)制

4.7　本章小結(jié)

4.8　習(xí)題



第5章　人工智能

5.1　什么是人工智能

5.1.1　什么是智能

5.1.2　人工智能的定義

5.1.3　強(qiáng)人工智能與弱人工智能

5.2　人工智能的發(fā)展歷程

5.2.1圖靈測試

5.2.2　人工智能的誕生

5.2.3　人工智能的發(fā)展階段

5.3　人工智能的要素

5.4　人工智能關(guān)鍵技術(shù)

5.4.1機(jī)器學(xué)習(xí)

5.4.2知識圖譜

5.4.3自然語言處理

5.4.4人機(jī)交互

5.4.5計(jì)算機(jī)視覺

5.4.6生物特征識別

5.4.7VR/AR

5.5　人工智能應(yīng)用

5.5.1智能制造

5.5.2智能家居

5.5.3智能金融

5.5.4智能交通

5.5.5智能安防

5.5.6智能醫(yī)療

5.5.7智能物流

5.5.8智能零售

5.6　人工智能產(chǎn)業(yè)

5.6.1智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

5.6.2智能信息及數(shù)據(jù)

5.6.3智能技術(shù)服務(wù)

5.6.4智能產(chǎn)品

5.7　人工智能與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

5.7.1人工智能與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系

5.7.2人工智能與大數(shù)據(jù)的區(qū)別

5.8　本章小結(jié)

5.9　習(xí)題



第6章　大模型：人工智能的前沿

6.1　大模型概述

6.1.1　大模型的概念

6.1.2　大模型與小模型的區(qū)別

6.1.3　大模型的發(fā)展歷程

6.1.4　人工智能與大模型的關(guān)系

6.1.5　大模型在人工智能領(lǐng)域的重要性

6.1.6　大模型與AIGC的關(guān)系

6.2　大模型產(chǎn)品

6.2.1　國外的大模型產(chǎn)品

6.2.2　國內(nèi)的大模型產(chǎn)品

6.3　大模型的基本原理

6.4　大模型的特點(diǎn)

6.5　大模型的分類

6.6　大模型的成本

6.7　大模型的應(yīng)用領(lǐng)域

6.8大模型對人們工作和生活的影響

6.8.1大模型對工作的影響

6.8.2　模型對生活的影響

6.9　大模型的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展

6.9.1　大模型的挑戰(zhàn)

6.9.2　大模型的未來發(fā)展

6.10　本章小結(jié)

6.11　習(xí)題



第7章　AIGC應(yīng)用與實(shí)踐

7.1　AIGC概述

7.1.1　什么是AIGC

7.1.2　AIGC與大模型的關(guān)系

7.1.3　AIGC的發(fā)展歷程

7.1.4　常見的AIGC應(yīng)用場景

7.1.5　AIGC技術(shù)對行業(yè)發(fā)展的影響

7.1.6　AIGC技術(shù)對職業(yè)發(fā)展的影響

7.1.7　常見的AIGC大模型工具

7.1.8　AIGC大模型的提示詞

7.2文本類AIGC應(yīng)用實(shí)踐

7.2.1　文本類AIGC應(yīng)用場景

7.2.2　文本類AIGC案例實(shí)踐

7.3圖片類AIGC應(yīng)用實(shí)踐

7.3.1圖片類AIGC應(yīng)用場景

7.3.2圖片類AIGC案例實(shí)踐

7.4語音類AIGC應(yīng)用實(shí)踐

7.4.1　語音類AIGC應(yīng)用場景

7.4.2　語音類AIGC案例實(shí)踐

7.5視頻類AIGC應(yīng)用實(shí)踐

7.5.1　視頻類AIGC應(yīng)用場景

7.5.2　代表性視頻類AIGC大模型

7.6　AIGC技術(shù)在輔助編程中的應(yīng)用

7.7　本章小結(jié)

7.8　習(xí)題



第8章　新興數(shù)字技術(shù)

8.1云計(jì)算

8.1.1云計(jì)算概念

8.1.2云計(jì)算服務(wù)模式和類型

8.1.3云計(jì)算數(shù)據(jù)中心

8.1.4云計(jì)算的應(yīng)用

8.1.5云計(jì)算產(chǎn)業(yè)

8.2物聯(lián)網(wǎng)

8.2.1物聯(lián)網(wǎng)的概念

8.2.2物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)

8.2.3物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

8.2.4物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)

8.3大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系

8.4　區(qū)塊鏈

8.4.1　從比特幣說起

8.4.2　區(qū)塊鏈的原理

8.4.3　區(qū)塊鏈的定義

8.4.4　區(qū)塊鏈的分類

8.4.5　區(qū)塊鏈的應(yīng)用

8.4.6　區(qū)塊鏈的發(fā)展階段

8.4.7　區(qū)塊鏈與大數(shù)據(jù)的關(guān)系

8.4.8　區(qū)塊鏈技術(shù)的現(xiàn)狀與未來展望

8.5　元宇宙

8.5.1　元宇宙概述

8.5.2.元宇宙的基本特征

8.5.3.元宇宙的核心技術(shù)

8.5.4　元宇宙的典型應(yīng)用場景

8.5.5元宇宙的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)

8.5.6　虛擬現(xiàn)實(shí)

8.5.7　虛擬數(shù)字人

8.5.8數(shù)字孿生

8.6本章小結(jié)

8.7　習(xí)題



第9章　新興數(shù)字技術(shù)的倫理問題

9.1　大數(shù)據(jù)倫理

9.1.1大數(shù)據(jù)倫理典型案例

9.1.2大數(shù)據(jù)的倫理問題

9.1.3大數(shù)據(jù)倫理問題產(chǎn)生的原因

9.1.4大數(shù)據(jù)倫理問題的治理

9.2　人工智能倫理

9.2.1　人工智能倫理概念

9.2.2　人工智能的倫理問題

9.2.3　人工智能倫理典型案例

9.2.4　人工智能倫理的基本原則

9.2.5　解決人工智能倫理問題的策略

9.3　區(qū)塊鏈倫理問題

9.3.1　隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全

9.3.2　權(quán)力下放與中心化

9.3.3　價(jià)值取向與道德評判

9.3.4　責(zé)任界定與追責(zé)機(jī)制

9.3.5　資源消耗與環(huán)境影響

9.4元宇宙?zhèn)惱韱栴}

9.4.1　造成人的異化

9.4.2　泄露人的隱私

9.4.3　沖擊社會(huì)倫理

9.4.4　去中心化風(fēng)險(xiǎn)

9.4.5　跨文化沖突與價(jià)值觀碰撞

9.5　本章小結(jié)

9.6　習(xí)題

9.6　本章小結(jié)