《大数据基础》教学大纲.docx
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1、大数据基础教学大纲适用范围:2O2X版本科人才培养方案涕程代码:08140211课程性质:专业必修课学分:2学分学时:32学时(理论32学时)先修课程:无后续课程:数据挖掘技术适用专业:数据科学与大数据技术开课单位:计算机科学与技术学院一、课程说明大数据基础是数据科学与大数据技术&业的一门专业必修课.本课程讲授了大数据的发展筒史、大数据技术的范本内容和主要研究领域、大数据技术的热点应用等,要求学生掌握大数据技术的相关概念,掌握大数据分析的基本创新方法,能的竹对创新点开展切实有效的应用开发.该课程紧密联系大数据技术中的前沿内容和所涉及的新技术.例如Hmkmp分布式系统、NoSQ1.数据库、数据采
2、集工具、数据分析及数据可视化等.学生通过该课程的学习能弊了解基本的大数据技术和解决实际问题的基本工具和方法。二课程目标通过本课程的学习,使学生达到如卜目标:课程目标I:了解大数据概含、大数据柒础知识、大数据处理的金生命周期,了解大数据技术是新时代对人才的新要求。课程目标2:掌握数据采集与按处理,数据存储与管理.数据处理与分析,数据可视化等基本方法,具备大数据全生命周期开发基本素养.课程目标3:具备大数据思维.熟悉大数据技术是新时代对人才的新要求,具备从大数据角度分析未来的发展趋势,主动适应社会发展,做对社会对国家有用之人。三、课程目标与毕业要求M大数据基础3课程教学目标对数据科学与大数据技术专
3、业毕业要求的支撑见表1.1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑91.工程知识1.1自然科学、大数据专业知识和,程基础知识Xj数据科学与大数据技术配杂工程问题进行表述和建模,课程目标1:了解大数据概念、大数据基础知识、大数据处理的全生命周期,了解大数据技术是新时代对人才的新要求。M2.向I8分析2.1能够运用数学、自然科学、工程科学的基本原理,识别和表达数据科学与大数据技术演域的复杂J:程问遨.课程目标2:掌握数据采集与预处理,数据存储与管理,数据处理与分析.数据可视化等基本方法,具备大数据全生命周期开发基本素笄.课程目标3:具备大致掘思维,熟悉大数据技术是新时代对人才的新要求,
4、具备从大数据角度分析未来的发展趋势,主动理应社会发展,做对社会对国家有用之人.H4.研究4.2能嵯基于科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术领域相关问题选择研究路线,并设说实脸方案.课程门标2:掌握数据采集与预处理.数据存储与管理,数据处理与分析.数据可视化等旗本方法,具备大数据全生命周期开发茶本家养.课程目标3:具符大数据思维,熟悉大数据技术是新时代对人才的新要求,具备从大数范角度分析未来的发展的势,主动适应社会发展,做对社会对国家有用之人.H注:表中-H(MXM中)表示课程与相关毕业要求的关联度.四、教学内容,基本要求与学时分配I.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2
5、。表2教学内容、基本襄求与学时分配效学内容教学要求,被学重点难点理论学时对应的课程目标I.大数据微述1.1 大数据时代1.2 大数据的概念1.3大数据与云计算1.4 大数据与物联网1.5 大数枇与人工智能教学要求,使学生了解大数据技术的特点、内容、发展历史及未来,了解大数据技术的基本内容和主要研究领域,熟悉本专业的前沿知识和研究热点。点I了解大数据技术的基本概念和特征:魔点,理解大数据技木的发展和其他技术之间的关系-31、32.大数据基础知识2.1 操作系统2.2 程序设计2.3 数据库2.4 数据安全教学央求,使学生了新操作系统、漏程基础和数据库基础知识:点I掌握编程基础.A点、了解大数据思
6、缎、数据共享及数据安全。51、23.数据采柒与预处理教学要求:使学生了解数据采集的然本概51、2、33.1 数据采集概念3.2 数据采集方法3.3 网络爬虫的概念和应用3.4 数据预处理念、基本方法:掌握数据预处理的原理与基本软件设计,将本创新方法.点I掌握数据聚集的蔚本概念和基本方法.难点I数据预处理的原理与实现.4大象据存储与分布式处理架构4.1 人数据存储技术4.2 大数据处理架构Hadoop4.3 分布式文件系统HDFS4.4 分布式数据库Hbasc4.5 分布式计前框架MapReduce4.6 大数据计算平台Spark教学鬟求:使学生掌握数州存储的她本概念和加木方法:T解大数据存储的
7、工具和方法。点I数据存储的基本概念和基本方法。难点:大数据系统平台和基本使用方法.51、2、35.数据挖掘技术5.1 数据挖掘的基本概念5.2 机器学习模型5.3 分类5.4 聚类5.5 回归分析5.6 关联规则5.7 神经网络教学襄求I使学生常握数据分析的基本概念、基本特征、一般结构等基本内容:掌握推荐、分类、聚类系统设计等数据挖掘方法:了解大数据分析与挖掘技术.点:理解数据挖型的范本概念、法本特征、一般结构等基本内容.难点:常握数据挖掘方法。51、2、36.数据可视化技术6.1 数据可视化概述6.2 常用可视化图表的聪木类型6.4 常用可视化图表的进阶类型6.5 可视化流程和原则6.6 常
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