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| 內容簡介： |
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本书一共由五大项目构成，项目一概述了金融科技发展，主要包括云计算、大数据、区块链和人工智能，介绍了它们的特点、基本架构、相关技术和处理流程。项目二至项目四介绍了金融科技在金融业的应用，主要是银行业、证券业和保险业，先介绍核心知识点，然后对相关行业案例进行介绍并点评，最后进入实训操作。项目五介绍了金融科技在金融监管领域的应用，对金融风险和金融科技风险都进行了阐述，同样对监管案例和实训操作进行了讲解。
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| 關於作者： |
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张蓓，本、硕、博均就读于中央财经大学会计学院，管理学博士，注册会计师。2001年加入国内一流证券公司、上海和香港两地上市公司——中国银河证券，先后在内审部、法律合规部以及上市办担任总监、执行总经理职务，从事内控审计、风险管理、法律合规以及公司上市运作等工作，在金融和企业管理领域积累了14年的实务经验。张蓓老师现为北京经济管理职业学院副教授，已公开出版专著1部，主编教材3部，在C刊和核心期刊发表论文多篇。单俊，上海逸景网络科技有限公司总经理，毕业于浙江大学计算机科学与技术专业，拥有 16 年教学软件行业工作经验，曾担任浙江航大科技有限公司产品经理、上海翰和教学软件有限公司总经理；2009 年创办上海逸景网络科技有限公司并担任总经理，负责设计开发适合全国高校金融保险、公共管理、工商管理等专业使用的实训教学软件。已主编教材2部。
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| 目錄：
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项目一 金融科技发展概述
任务一 认识云计算的内涵、服务模式和系统结构
任务二 认识大数据的内涵和处理流程
任务三 认识区块链的内涵和基础技术
任务四 认识人工智能的内涵和技术基础
项目二 金融科技在银行业的应用
任务一 核心知识点
任务二 应用案例
任务三 实训 作指引
任务四 总结与展望
项目三 金融科技在证券业的应用
任务一 核心知识点
任务二 应用案例
任务三 实训操作指引 、
任务四 总结与展望 、
项目四 金融科技在保险业的应用
任务一 核心知识点
任务二 应用案例
任务三 实训 作指引
任务四 总结与展望
项目五 金融科技在金融监管领域的应用
任务一 核心知识点
任务二 应用案例
任务三 实训 作指引
任务四 总结与展望
参考文献
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| 內容試閱：
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大数据的数据存储
大数据的来源不同，其格式也多种多样，既可分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；也可分为元数据、主数据、业务数据；还可分为文本、视频、音频、地理位置信息等。因此，大数据的存储系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性，以适应各种应用算法或者数据提取转换与加载。现阶段常用的大数据存储技术包括以下几类：
第一类，采用大规模并行处理（MPP）系统架构的新型数据库集群，重点面向行业大数据，采用无共享（shared nothing）架构，通过列存储、粗粒度索引等大数据处理技术，再结合MPP架构高效的分布式计算模式，实现对分析类应用的支撑。这类数据存储技术的运行环境多为低成本电脑服务器，具有高性能和高扩展性的特点，在企业分析类应用领域中应用广泛。
第二类，基于Hadoop技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，充分利用Hadoop开源的优势。伴随着技术进步，该类数据存储技术的应用场景也逐步增加。目前最典型的应用场景是通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储和分析的支撑。
第三类，大数据一体机，这是一种专为大数据分析处理而设计的软件、硬件相结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析而特别预先安装及优化的软件组成。高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。
就存储大数据的数据库而言，最流行的两种数据库就是传统的关系型数据库和新兴的NoSQL数据库。例如，微软的SQL Server数据库、IBM的DB2数据库、甲骨文的Oracle数据库、开源的MySQL数据库都是典型的关系型数据库。NoSQL数据库是近年来随着大数据技术发展而兴起的一种数据库技术，NoSQL数据库依据存储对象和存储方法的不同又可分成键值型数据库、文档型数据库、列存储数据库、图存储数据库。表1-4梳理了不同类型NoSQL数据库的特点。
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