《大數據計算機基礎（第2版）/大數據分析統計應用叢書》是中國人民大學、北京大學、中國科學院大學、中央財經大學、首都經濟貿易大學五所高校聯合培養大數據分析碩士實驗班的計算機基礎教材，目標是培養學生掌握大數據分析處理必備的計算機基礎知識與技能。

張延松，工學博士，中國人民大學信息學院副教授。主要研究方向為大數據分析技術、內存數據庫、GPU數據庫、數據倉庫等。參與或主持了工信部核高基重大專項課題、國家863計劃項目、國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上項目等多項內存數據庫方向的課題研究，在國內外主要學術會議和期刊發表20多篇學術論文。出版著作5部，專著1部，教材4部。
王成章，工學博士，中央財經大學統計與數學學院副教授，研究生導師。主要研究領域：大數據分析、人工智能、機器學習、優化計算。近年來在Economic Modelling，J COMPUT CHEM， DEStech Transactions on Computer Science and Engineering，ICPR，《自動化學報》等高水平雜志和會議發表論文10餘篇。參與多項國家自然科學基金、北京市自然科學基金項目。
徐天晟，工學博士，首都經濟貿易大學管理工程學院教授。研究領域主要為認知科學、人工智能、繫統復雜性分析、數據科學等。主持國家社科項目、教育部項目、北京市社科項目等三項，參與***及省市級項目多項；在期刊及國際會議上發表論文近20篇；出版工具書1部，專著2部；出版大數據相關教材一部。

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第1篇 Linux基礎
第1章 Linux概況
第1節 Linux的歷史
第2節 Linux的現狀
第3節 Linux的初體驗
第2章 用戶界面和文件管理
第1節 Linux用戶界面
第2節 文件管理
第3章 編輯器及shell編程
第1節 文本編輯器
第2節 shell介紹
第3節 shell編程基礎
第4章 用戶權限及磁盤管理
第1節 Linux用戶設置
第2節 Linux磁盤管理
第5章 繫統管理及Linux基本網絡配置
第1節 Linux繫統管理
第2節 Linux基本網絡命令
第3節 Linux軟件安裝方法
第4節 Hadoop環境搭建實例
第2篇 Python程序設計基礎
第6章 Python基礎知識
第1節 Python簡介
第2節 Python編程的基本概念及基本原則
第3節 Python語言的控制結構
第4節 Python語言的基本數據結構
第5節 Python語言的輸入與輸出
第7章 Python語言的模塊
第1節 Python語言的模塊簡介
第2節 Python語言常用模塊簡介
第3節 Python語言的函數
第8章 Python語言的類
第1節 Python語言的類簡介
第2節 類的繼承
第3節 Python語言的異常類
第9章 利用Python獲取數據——網絡爬蟲介紹
第1節 Python網絡爬蟲的基本框架
第2節 Python語言加載網頁
第3節 網頁的HTML代碼
第4節 Python網絡爬蟲定位目標數據
第5節 Python網絡爬蟲提取所有數據
第10章 利用Python進行數據處理
第1節 Python語言的高級數據結構
第2節 利用Python進行簡單統計計算
第3節 利用Python進行數據可視化
第3篇 數據庫基礎
第11章 數據庫基礎知識
第1節 數據庫的基本概念
第2節 關繫數據模型
第3節 關繫操作、關繫代數和關繫運算
第4節 數據庫繫統結構與組成
第5節 代表性數據庫繫統
第12章 數據庫查詢語言SQL
第1節 SQL概述
第2節 TPC-H案例數據庫簡介
第3節 數據定義SQL
第4節 數據查詢SQL
第5節 數據更新SQL
第6節 視圖的定義和使用
第7節 面向大數據管理的SQL擴展語法
第13章 數據庫查詢處理與查詢優化技術
第1節 數據庫查詢處理實現技術和查詢優化技術基本原理概述
第2節 內存查詢優化技術
第3節 查詢優化案例分析
第14章 SQL Server2017數據庫分析處理案例
第1節 SQL Server2017在Windows平臺的安裝與配置
第2節 SQL Server數據庫數據導入導出
第3節 基於TPC-H數據庫的OLAP案例實踐
第4節 SQL Server2017內置Python功能

隨著信息技術的不斷發展和大數據分析需求的快速增長，大數據分析處理技術成為繼互聯網、信息高速公路之後的又一個基礎設施。大數據分析處理技術已逐漸滲透到社會應用的各個領域，建立了以數據為中心的、數據密集型的計算科學範式。面對大數據浪潮，傳統的統計、人文、社會等學科需要在大數據背景下拓展傳統學科的基礎理論，以適應大數據生存環境並借助大數據技術開拓新的理論、應用與研究空間。本書定位於大數據分析處理背景下的計算機基礎知識教育，采用實踐教學為主、理論教學為輔、案例任務驅動的教學模式，培養學生掌握必備的開源操作繫統Linux、開源社區廣泛應用的Python語言以及數據庫分析處理技術基礎理論和技能，並結合典型案例任務，讓學生能夠理論與實踐相結合，學習和掌握以數據為中心的數據分析處理技術，為應用大數據分析處理技術打下扎實的計算機基礎並掌握必備的數據分析處理知識與技能。

隨著信息技術的不斷發展和大數據分析需求的快速增長，大數據分析處理技術成為繼互聯網、信息高速公路之後的又一個基礎設施。大數據分析處理技術已逐漸滲透到社會應用的各個領域，建立了以數據為中心的、數據密集型的計算科學範式。面對大數據浪潮，傳統的統計、人文、社會等學科需要在大數據背景下拓展傳統學科的基礎理論，以適應大數據生存環境並借助大數據技術開拓新的理論、應用與研究空間。
本書定位於大數據分析處理背景下的計算機基礎知識教育，采用實踐教學為主、理論教學為輔、案例任務驅動的教學模式，培養學生掌握必備的開源操作繫統Linux、開源社區廣泛應用的Python語言以及數據庫分析處理技術基礎理論和技能，並結合典型案例任務，讓學生能夠理論與實踐相結合，學習和掌握以數據為中心的數據分析處理技術，為應用大數據分析處理技術打下扎實的計算機基礎並掌握必備的數據分析處理知識與技能。
本書第1篇為Linux基礎，主要目標是使學生了解開源社區廣泛使用的Linux操作繫統的基礎知識、基本使用方法和基於Linux平臺的文件管理及應用管理技術，使學生能夠適應大數據分析處理軟件使用的操作繫統平臺，進而完成文件管理、應用管理、Linux平臺下的數據庫及Hadoop軟件安裝與配置等任務。
本書第2篇為Python程序設計基礎，主要目標是介紹開源社區中具有代表性的Python程序語言的基礎知識、基本編程技能和面向數據分析處理的實踐應用案例，使學生掌握使用Python語言進行數據分析處理的能力，為分布式環境下的數據分析處理打下基礎。
本書第3篇為數據庫基礎，重點介紹與數據分析處理相關的數據庫基本理論、SQL數據庫分析處理技術及數據庫實踐應用案例，以企業級數據庫案例為指導，設計企業級數據分析處理任務及應用案例，使學生了解企業級數據庫設計的原理、基本原則及數據分析處理技術，學會使用數據庫工具完成數據分析處理任務，並通過案例實踐任務掌握企業級數據分析處理的基本技能。
在教材的組織與設計上我們采用“做減法”和“做加法”兩種策略。首先，在教材的組織上，針對大數據分析處理技術計算機基礎課程的教學目標裁剪出適當的教學內容，在Linux操作繫統、Python程序設計和數據庫基礎知識三個領域保留與數據分析處理技術關繫最為密切的知識結構，精簡教材內容；然後在教學內容的設計上，針對大數據分析處理技術及應用需求擴展教學內容、深度與廣度，設計相關的案例實踐內容，使教材的知識結構和理論結構與大數據分析需求相銜接，理論與實踐緊密結合，引導學生在任務實踐中掌握數據分析處理的相關技能，達到服務於大數據分析處理技術所需要的使用開源操作繫統、掌握開源編程語言、應用數據庫分析處理技術的目標。
本書是中國人民大學、北京大學、中國科學院大學、中央財經大學、首都經濟貿易大學五所高校聯合培養大數據分析碩士實驗班的計算機基礎教材，目標是使學生掌握大數據分析處理必備的計算機基礎知識與技能。Linux基礎篇由首都經濟貿易大學徐天晟老師編著，Python程序設計基礎篇由中央財經大學王成章老師編著，數據庫基礎篇由中國人民大學張延松老師編著。同時，我們感謝中國人民大學統計學院呂曉玲老師對課程建設提出的寶貴意見，以及中國人民大學出版社的大力支持！