本书是高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材。
本书是一本面向大数据基础知识学习、基本技能训练和场景应用的项目化教程。全书共分为8个单元，内容包括初识大数据、Linux应用基础、大数据存储与计算、大数据编程基础、数据采集与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化、大数据典型行业应用分析。本书知识点全面，融合了大数据应用开发的新技术和多个典型行业应用场景，突出情境案例导引、知识技能讲解和入门项目训练，并同步开发一个完整的企业级项目——酒店电商数据分析系统，重在培养学生的大数据思维和综合应用能力。
本书可作为高等职业院校计算机类专业的大数据基础课程教材，也可供大数据技术相关岗位工作人员参考使用，还可作为广大大数据技术爱好者的零基础入门教程。

单元1 初识大数据
单元重点
案例资源
单元导引
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的诞生
1.1.2 大数据的概念及特点
1.2 大数据系统组成
同步训练
训练：大数据技术体系调研分析
单元小结
单元测试
单元2 Linux应用基础
单元重点
案例资源
单元导引
2.1 Linux系统简介
2.2 Linux的安装与使用
2.2.1 Linux在虚拟机中的安装
2.2.2 Vi编辑器的使用
2.3 Linux常用命令
2.3.1 文件操作
2.3.2 目录操作
2.3.3 用户操作
同步训练
训练2-1：Linux数据文件管理
训练2-2：Linux系统日志采集
综合案例
案例1：酒店运营数据分析（一）——酒店大数据分析环境配置
单元小结
单元测试
单元3 大数据存储与计算
单元重点
案例资源
单元导引
3.1 分布式存储
3.1.1 分布式存储概述
3.1.2 HDFS工作原理
3.1.3 HDFS基础命令
3.2 分布式计算
3.2.1 分布式计算概述
3.2.2 MapReduce计算框架
同步训练
训练：新闻词频统计
单元小结
单元测试
单元4 大数据编程基础
单元重点
案例资源
单元导引
4.1 Python概述
4.1.1 Python语言简介
4.1.2 Python的安装与使用
4.2 Python基础
4.2.1 数据类型和表达式
4.2.2 基本流程控制结构
4.3 Scala语言
4.3.1 Scala简介
4.3.2 Scala的安装与使用
4.3.3 Scala语法基础
同步训练
训练：店铺宝贝价格排序
单元小结
单元测试
单元5 数据采集与预处理
单元重点
案例资源
单元导引
5.1 数据采集
5.1.1 数据采集原理
5.1.2 BeautifulSoup网络数据采集
5.2 数据预处理
5.2.1 数据预处理原理
5.2.2 Pandas数据预处理
同步训练
训练：爬取二手房网站数据
综合案例
案例2：酒店运营数据分析（二）——酒店数据爬虫与清洗
单元小结
单元测试
单元6 数据分析与挖掘
单元重点
案例资源
单元导引
6.1 数据分析与挖掘简介
6.1.1 数据分析简介
6.1.2 数据挖掘简介
6.1.3 Pandas数据分析
6.2 数据挖掘算法
6.2.1 数据挖掘算法分类
6.2.2 数据挖掘算法典型应用
同步训练
训练：Python电商数据分析
综合案例
案例3：酒店运营数据分析（三）——订单数据分析
单元小结
单元测试
单元7 数据可视化
单元重点
案例资源
单元导引
7.1 可视化概述
7.1.1 什么是数据可视化
7.1.2 可视化的重要作用
7.2 可视化工具
7.2.1 ECharts数据可视化
7.2.2 PyEcharts数据可视化
7.2.3 Matplotlib数据可视化
同步训练
训练7-1： PyEcharts展示电商交易数据
训练7-2： Matplotlib展示气温变化
综合案例
案例4：酒店运营数据分析（四）——酒店数据可视化
单元小结
单元测试
单元8 大数据典型行业应用分析
单元重点
案例资源
单元导引
8.1 大数据在电子商务中的应用
8.2 大数据在金融行业中的应用
8.3 大数据在物流行业中的应用
8.4 大数据在医疗行业中的应用
8.5 大数据在智慧农业中的应用
同步训练
训练：信用评分卡
单元小结
单元测试
参考文献