《大数据导论》教学大纲.docx

一、教学目的与任务(一)教学目的本课程意在普及大数据知识，帮助学生理解大数据时代的现实意义，了解大数据的分析、处理和管理技术，以积极投身于大数据的应用。(二)教学环节和学时分配大数据导论是一门理论性和实践性都很强的课程，针对计算机、信息管理和其他各专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数据在云端、支撑大数据的技术、数据科学与数据科学家、大数据的未来等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。本课程的教学环节主要有：结合课堂教学方法改革的要求，全书全新设计了课程教学过程，各章的教学过程基本上是：(1)课前，要求学生认真预习这一章的“导读案例”部分并认真做好阅读笔id(2)主体：以教学PPT辅助，开展本章内容授课教学。(3)布置本章的“实验与思考(4)要求学生课后认真“延伸阅读”，拓展学习内容，深入知识内涵。总学时：34其中理论学时：34实践学时：24(课外)二、教学内容与基本要求(一)引言、大数据与大数据时代(4课内理论学时十2课外实践学时)L教学内容【导读案例】准确预测地震(1)课程介绍(2)什么是大数据；(3)大数据变革思维；(4)大数据的结构类型；(5)大数据的发展。【实验与思考】了解大数据及其在线支持【延伸阅读】得数据者得天下2 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计；(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。3 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(二)大数据的可视化(4课内理论学时+2课外实践学时)4 .教学内容(1)数据与可视化；(2)数据与图形；(3)公共数据集；(4)实时可视化；(5)挑战图像的多边性；(6)数据可视化的运用。【导读案例】南丁格尔“极区图”【实验与思考】绘制南丁格尔极区图【延伸阅读】以往人们如何谈论互联网思维5 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计：(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。6 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。（）大数据的商业规则（2课内理论学时+2课外实践学时）7 .教学内容【导读案例】大数据企业的缩影一一谷歌（1）大数据的跨界年度：（2）谷歌的大数据行动：（3）亚马逊的大数据行动；（4）将信息变成一种竞争优势；（5）大数据营销。【实验与思考】大数据营销的优势与核心内涵【延伸阅读】谷歌联合创始人拉里佩奇8 .基本要求（1） 了解本课程的教学设计；（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。9 .重点与难点（1）重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。（2）难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。（四）大数据时代的思维变革（2课内理论学时+2课外实践学时）10 教学内容【导读案例】亚马逊推荐系统（1）大数据时代的挑战：（2）转变之一：样本二总体：（3）转变之二：接受数据的混杂性；（4）转变之三：数据的相关关系。【实验与思考】深入理解大数据时代的三个思维变革【延伸阅读】美国百亿美元望远镜主镜安装完毕11 基本要求（1） 了解本课程的教学设计;(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；3 3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。4 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(五)大数据促进医疗与健康(2课内理论学时+2课外实践学时)5 .教学内容【导读案例】大数据变革公共卫生(1)大数据与循证医学；(2)大数据带来的医疗新突破；(3)医疗信息数字化；(4)搜索：超级大数据的最佳伙伴；(5)数据决策的成功崛起。【实验与思考】熟悉大数据在医疗健康领域的应用【延伸阅读】谷歌预测流感6 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计；(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。7 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(六)大数据激发创造力(4课内理论学时+2课外实践学时)8 .教学内容【导读案例】Facebook的设计决策(1)大数据帮助改善设计：(2)大数据操作回路；(3)大数据资产的崛起。【实验与思考】大数据如何激发创造力【延伸阅读】数据驱动N大数据9 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计；(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。10 重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(七)大数据预测分析(2课内理论学时+2课外实践学时)11 教学内容【导读案例】葡萄酒的品质(1)什么是预测分析；(2)数据情感和情感数据；(3)数据具有内在预测性；(4)情感的因果关系。【实验与思考】大数据准备度自我评分表【延伸阅读】用大数据打造诚信中国圈12 基本要求(1) 了解本课程的教学设计：(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。13 重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(八)大数据促进学习(2课内理论学时+2课外实践学时)L教学内容【导读案例】适应性学习体系(1)打造网络教育体系；(2)机器学习及其研究；(3)机器学习的分类。【实验与思考】了解机器学习【延伸阅读】只会城方，更好的生活2 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计：(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。3 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(九)大数据在云端(4课内理论学时+2课外实践学时)1 .教学内容【导读案例】亚马逊，数据在云端(1)云端大数据；(2)计算虚拟化；(3)大数据存储；(4)网络虚拟化；(5)数据即服务；(6)云的挑战。【实验与思考】了解大数据的基础设施【延伸阅读】PAAS市场迎来小风口，最终还是巨头之争2 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计：(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。3 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(+)支撑大数据的技术(4课内理论学时+2课外实践学时)L教学内容【导读案例】Cloudera领衔大数据基础设施(1)开源技术的商业支持：(2)大数据的技术架构：(3)什么是HadOOp?(4)大数据的数据处理基础；(5)相关的大数据技术。【实验与思考】熟悉大数据技术【延伸阅读】扎克伯格最本质的模样4 .基本要求(1) 了解本课程的教学设计；(2)熟悉本课程的基本内容与学习要求；(3)主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。5 .重点与难点(1)重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。(2)难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。(+-)数据科学与数据科学家(2课内理论学时+2课外实践学时)6 .教学内容【导读案例】智能大数据分析成热点(1)什么是数据科学；(2)数据分析生命周期模型；(3)数据科学家：(4)数据科学的重要技能。【实验与思考】了解数据科学，熟悉数据科学家【延伸阅读】基于技能的改善数据科学实践的方法7 .基本要求（1） 了解本课程的教学设计；（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。8 .重点与难点（1）重点：在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。（2）难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。（÷-）大数据的未来（2课内理论学时+2课外实践学时）9 .教学内容【导读案例】拥有原创数据的优势（1）消费者的隐私权；（2）连接开放数据；（3）数据市场的兴起；（4）将原创数据变为增值数据；（5）大数据未来展望。【实验与思考】课程实验总结【延伸阅读】最值得关注的大数据领域33大预测10 基本要求（1） 了解本课程的教学设计；（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。11 重点与难点（1）重点：圆满完成课程实验总结。（2）难点：阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。三、学时分配表序号名称教学时数课后作业形式理论学时实践学时及要求（一）大数据与大数据时代42（课外）课外预习、作业（二）大数据的可视化42（三）大数据的商业规则22（四）大数据时代的思维变革42（五）大数据促进医疗与健康22（六）大数据激发创造力22（七）大数据预测分析22（八）大数据促进学习22（九）大数据在云端42（十）支撑大数据的技术42（十一）数据科学与数据科学家22（十二）大数据的未来22合计34四、实验环节安排汇总表序号实验项目名称实验时数实验类型实验要求（一）了解大数据及其在线支持2（二）绘制南丁格尔极区图2()大数据营销的优势与核心内涵2（四）深入理解大数据时代的三个思维变革2（五）熟悉大数据在医疗健康领域的应用2（六）大数据如何激发创造力2（七）大数据准备度自我评分表2（八）了解机器学习2（九）了解大数据的基础设施2(+)熟悉大数据技术2（+一）了解数据科学，熟悉数据科学家2（+二）课程实验总结2实验目的、内容和要求：见实验项日卡