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这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流，多元化数据的涌现，大数据已经为个人生活、企业经营，甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战，成为IT信息产业中具潜力的蓝海。大数据可视化这种新的视觉表达形式是应信息社会蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是要通过呈现来处理更庞大的数据，理解各种各样的数据集合，表现多维数据之间的关联。换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化既涉及科学也涉及设计，它的艺术性实际上是使用独特手法展示万千世界的某个局部，从而提出问题。大数据可视化，位于科学、设计和艺术三学科的交叉领域（准确地说，应该是位于三个不同维度的人类活动的交叉领域），蕴藏着无限可能性。大数据可视化技术是一门理论性和实践性都很强的课程。本教材针对计算机、
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（1）聚焦数据驱动的优化，探索演化算法用于求解数据驱动优化问题的代表性研究成果。 （2）系统介绍演化算法与演化优化、机器学习及数据科学在复杂优化应用中的相互融合及它们在解決实际工程与科学问题中的重要作用，破解复杂科学及工程问题进化优化难题。 （3）结合进化计算与机器学习技术，全书提供一系列数据驱动的优化方法以解决复杂优化问题中存在的各类挑战。
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本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，由大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark，然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识，接着讨论了如何将Spark用于机器学习，同时介绍了常见应用中几个常用的算法。此外还收集了一些更加新颖的应用，比如通过文本隐含语义关系来查询Wikipedia或分析基因数据。
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