申时凯、佘玉梅著的《基于云计算的大数据处理技术发展与应用》共八章，从概念到应用，由浅入深，全面深入的探析了基于云计算的大数据处理技术。结合云计算技术对大数据架构进行分析，并对大数据的发展和应用进行探索，根据大数据的巨量分析，进一步对机器学习和数据挖掘等领域进行研究，结合实际应用，从而让读者更好的了解云计算与大数据，对未来有更高的期待。

第一章 云计算与大数据的概述
第一节 云计算的概述
第二节 大数据的发展历程
第三节 大数据的现状与挑战
第二章 大数据的数据获取
第一节 数据分类及数据获取组件
第二节 数据获取中探针的原理与能力
第三章 机器学习和数据挖掘的对比分析
第一节 机器学习和数据挖掘的联系与区别
第二节 机器学习的方式与类型
第三节 机器学习与数据挖掘应用案例
第四节 深度学习的实践与发展
第四章 大数据机器学习系统
第一节 大数据机器学习研究现状
第二节 大数据机器学习系统的技术特征及主要研究问题
第三节 大数据机器学习相关技术
第四节 大数据机器学习平台总体架构
第五章 大数据的安全与隐私
第一节 大数据时代的安全挑战
第二节 解决安全问题的技术研究
第三节 大数据隐私的保护分析
第六章 大数据巨量分析与机器学习的应用领域
第一节 互联网领域
第二节 商业领域
第三节 农业信息化建设领域
第四节 医疗行业
第五节 城市规划与建筑工程
第六节 其他研究领域
第七章 数据中心及云计算的应用实践
第一节 大数据及云计算的关系
第二节 云资源的管理与调度
第三节 开源云管理平台OpenStack
第四节 虚拟化技术的发展分析
第五节 云存储系统的技术与分类
第八章 深度学习技术的应用研究
第一节 语音和音频处理中的应用
第二节 在语言模型和自然语言处理中的相关应用
第三节 信息检索领域中的应用
第四节 在目标识别和计算机视觉中的应用
参考文献