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出版者:上海财经大学出版社

作者:顾浩远

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2004-1

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787810981545

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用基础
• 教程
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• 入门
• 基础知识
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机技能
• 学习资料

好的，以下是一份为一本名为《计算机应用基础教程》的书籍量身打造的、详细且不与其内容重复的图书简介。 --- 图书简介：数字时代的基石——《信息系统架构与高级数据分析》 一本深入探索现代计算核心、驾驭海量信息的专业指南 在信息技术飞速迭代的今天，对计算能力的理解已不再停留于基础的软件操作层面。我们正处在一个由数据驱动、由复杂系统支撑的全新时代。本书《信息系统架构与高级数据分析》旨在为那些渴望超越基础应用操作，深入理解现代信息社会运转机制，并能熟练运用前沿技术解决复杂问题的专业人士和高阶学习者，提供一套全面、深入且极具实战价值的知识体系。 本书的定位是“从宏观到微观，从结构到洞察”，它不侧重于操作系统基础界面操作，也不探讨特定办公软件的使用技巧，而是聚焦于支撑一切应用运行的底层逻辑、设计原理以及数据背后的价值挖掘。 第一部分：现代信息系统的骨骼——架构与基础设施的构建 本部分将带领读者拆解现代企业级和互联网应用背后的复杂网络和架构。我们不再关注“如何使用Word”，而是探讨“Word背后的云服务是如何保障亿万用户实时协作的”。 第一章：分布式系统的理论与实践 现代应用的核心是分布式。本章将详尽剖析分布式系统的基本特性、挑战（如CAP定理、一致性模型）和主流设计模式。我们将深入探讨微服务架构（Microservices Architecture）的优缺点、服务拆分策略、API网关的设计与实现，以及服务间通信机制（如RPC、消息队列）。读者将学会如何评估现有系统的可扩展性和容错性，并掌握负载均衡算法（如轮询、最少连接、一致性哈希）在实际场景中的应用。 第二章：云计算环境与虚拟化技术 云计算已成为基础设施的默认形态。本章将全面梳理主流公有云（IaaS, PaaS, SaaS）的服务模型及其核心组件。重点内容包括：容器化技术（Docker、Kubernetes）的原理与实践，虚拟机（VM）与容器的对比，以及如何设计具有高可用性和灾备能力的云原生应用。我们将详细解析DevOps理念如何融入系统部署流程，实现自动化运维与持续集成/持续部署（CI/CD）。 第三章：数据库的演进与事务管理 关系型数据库（RDBMS）的优化和NoSQL数据库的选择是架构设计的关键。本章将深入讲解SQL的性能优化（索引设计、查询计划分析），并探讨 ACID 事务的隔离级别及其在并发控制中的作用。随后，本书将转向NoSQL领域，对比分析键值存储（Key-Value）、文档数据库（Document）、列式存储（Column-Family）和图数据库（Graph Database）的应用场景和数据模型设计，指导读者根据业务需求做出最合适的存储选型。 第二部分：驾驭洪流——高级数据分析与洞察提取 如果说第一部分是“建造高速公路”，那么第二部分就是“让数据在高速公路上高效流通并发现价值”。本部分专注于如何利用大规模数据进行科学的分析、建模和决策支持。 第四章：大数据处理框架与流式计算 面对TB乃至PB级别的数据集，传统单机处理方法已不再适用。本章聚焦于Hadoop生态系统的核心组件（HDFS、MapReduce的原理），并重点剖析更高效的内存计算框架——Apache Spark。我们将详细讲解Spark的RDD、DataFrame和Dataset结构，以及如何使用Spark SQL进行复杂的数据转换和聚合。此外，流式数据处理（如Kafka、Flink）的概念和实时ETL管道的构建，也将是本章的重点内容。 第五章：数据建模与数据仓库设计 构建一个易于查询、性能优良的数据仓库是BI（商业智能）的基础。本章将介绍维度建模（Dimensional Modeling）的核心思想，包括事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计，以及星型（Star Schema）和雪花型（Snowflake Schema）的优缺点。读者将学习如何处理缓慢变化维度（SCD），并理解数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合趋势。 第六章：商业智能与可视化的高阶技巧 数据分析的最终目标是转化为可执行的洞察。本章将探讨商业智能（BI）工具背后的数据连接逻辑，以及如何构建有效的仪表板（Dashboard）。重点将放在叙事性可视化（Data Storytelling）上，即如何选择合适的图表类型来准确传达复杂的分析结果，避免误导性展示。同时，本章也将介绍A/B测试的设计原则、样本量估算和统计显著性判断，确保决策基于严谨的数据科学方法。 第三部分：前沿交叉与安全基石 本部分探讨了当前信息系统发展中的两大关键领域：安全性与自动化。 第七章：信息安全与合规性基础 系统的健壮性必须以安全性为前提。本章将跳出基础的病毒防护层面，深入探讨网络安全模型（如零信任架构），加密算法（对称/非对称、哈希）的工作原理及其在数据传输和存储中的应用。同时，我们将讨论访问控制机制（RBAC、ABAC）的设计，以及数据隐私法规（如GDPR、CCPA）对系统架构设计的影响。 第八章：系统性能调优与监控体系 一个良好的系统不仅要能运行，还要能高效、稳定地运行。本章将介绍性能分析的系统化方法论，包括瓶颈识别、代码层面的性能热点定位。重点在于建立完善的监控、告警与可观测性（Observability）体系，涵盖日志（Logging）、指标（Metrics）和分布式追踪（Tracing）技术，使维护人员能够快速诊断生产环境中的复杂问题。 结语 《信息系统架构与高级数据分析》是献给渴望成为系统设计师、数据架构师或资深数据分析师的学习者的“进阶蓝图”。它要求读者具备一定的编程基础和逻辑思维能力，并通过对本书内容的系统学习，将零散的工具知识转化为扎实的系统设计能力和深刻的数据洞察力，真正掌控数字世界的底层逻辑与未来趋势。 --- 本书特色： 结构严谨： 从底层基础设施到上层应用智能，逻辑层层递进。 理论与实践并重： 深入阐述核心理论，并结合业界主流框架进行实战案例分析。 面向未来： 聚焦于微服务、云原生、大数据流处理等当前最热门的技术栈。 适用人群： 计算机专业高年级学生、软件工程师、系统架构师、数据科学家及寻求职业技术突破的IT专业人士。

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