本书围绕大数据技术的基本原理与实践，介绍了大数据获取、存储、分析、数据挖掘和机器学习。具体包括：大数据驱动的商业模式、技术生态体系，大数据的类型、特点、获取技术大数据的软硬件架构；MapReduce编程框架原理、Spark结构与原理、基于Storm的大规模数据流的分布式处理技术：Python编程基础；大数据分析技术，如基于MapReduce基础编程、文本大数据分析与处理技术、大数据关联分析等；基于SparkMLlib/Mahout的大数据机器学习，如机器学习基础、典型机器学习问题等；基于大数据的深度学习技术，包括深度学习基本原理、深度学习典型应用、Keras 基础入门及应用案例；材料大数据材料热导率预测、旅游大数据分析、交通大数据分析、工业大数据分析、产品创新大数据分析等带代码、数据的案例。