大数据专业英语教程

本书是大数据专业英语教材,内容包括大数据基础、软件与开发技术、操作系统、Python 与R 编程语言、数据结构、数据库与数据仓库、云存储与数据备份、数据处理与数据清洗、数 据挖掘、Hadoop 与Spark、数据可视化、大数据安全等。 本书体例新颖,适合教学。每个单元均包含以下部分:课文——选材广泛、风格多样、切 合实际的两篇专业文章;单词——给出课文中出现的新词,读者由此可以积累大数据专业的基 本词汇;词组——给出课文中的常用词组;缩略语——给出课文中出现的、业内人士必须掌握的 缩略语;难句讲解——讲解课文中出现的疑难句子,分析其语法结构,培养读者的阅读理解疑 难句子的能力;习题——既有针对课文的练习,也有一些开放性的练习;短文翻译——培养读者 的翻译能力;参考译文——让读者对照理解以提高翻译能力。 本书吸纳了作者近20 年的IT 行业英语翻译与图书编写经验,与课堂教学的各个环节紧密 结合,支持备课、教学、复习及考试各个教学环节,有配套的PPT、参考答案等。 本书既可作为高等本科院校、高等专科院校大数据相关专业的专业英语教材,也可供从业 人员自学;作为培训班教材,亦颇得当。 封面 1 扉页 2 内容简介 3 版权页 3 前言 4 目录 6 Unit 1 11 Text A Big Data 11 Text B Big Data Analytics 20 参考译文 大数据 25 Unit 2 28 Text A Computer Software 28 Text B Software Development Process 37 参考译文 计算机软件 43 Unit 3 47 Text A Operating System 47 Text B ETL 56 参考译文 操作系统 65 Unit 4 68 Text A R Programming Language 68 Text B Python Programming Language 79 参考译文 R 编程语言 88 Unit 5 91 Text A Data Structure 91 Text B Structured Data, Semi-structured Data and Unstructured Data 98 参考译文 数据结构 106 Unit 6 109 Text A Basic Concepts of Database 109 Text B How Cloud Storage Works 118 参考译文 数据库基本概念 123 Unit 7 126 Text A Data Warehouse Frequently Asked Questions 126 Text B Data Backup 134 参考译文 数据仓库常见问题 140 Unit 8 143 Text A Data Preprocessing 143 Text B Data Cleansing 152 参考译文 数据预处理 162 Unit 9 166 Text A Data Mining 166 Text B Top 6 Data Mining Algorithms 176 参考译文 数据挖掘 188 Unit 10 192 Text A What is Hadoop? 192 Text B Apache Spark 201 参考译文 什么是Hadoop 207 Unit 11 210 Text A Data Visualization 210 Text B The 14 Best Data Visualization Tools 226 参考译文 数据可视化 233 Unit 12 238 Text A How to Manage Big Data’s Big Security Challenges 238 Text B The Future of Big Data—Big Data 2.0 246 参考译文 如何管理大数据的大安全挑战 251 正文结束 253