大数据课程概要
大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍
让知识带有温度。
大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍大数据专业开设的课程有许多，以至于许多同学不知道大数据需要学什么课程。
下面是我整理共享的大数据专业课程介绍，欢迎阅读与借鉴，盼望对你们有关心!大数据学习的课程大数据专业开设的课程有许多，例如高等数学、数理统计、概率论;Python编程、JA V A编程、Web开发、Linux操作系统;面对对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
不同的院校对课程支配略有不同，这些课程旨在培育同学对系统管理和数据挖掘的方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化呈现与分析力量的高级专业大数据技术人才。
大数据专业将来就业方向1、大数据工程师大数据工程师包涵了许多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等。
2、Hadoop开发工程师参加优化改进数据平台基础服务，参加日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师第1页/共3页千里之行，始于足下构建分布式大数据服务平台，参加和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据分析师利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化;负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对将来的猜测。
大数据需要学习的课程第一阶段：大数据技术入门1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/名目创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，掌握，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础学问，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。
运动会分数统计大数据的结构课程设计(含源代码)
计算机学院信管专业数据结构课程设计题目：运动会分数统计班级：姓名：学号：同组人：起迄日期:课程设计地点:指导教师：完成日期：2013年12月目录1、需求分析 (02)2、概要设计 (03)3、详细设计 (04)4、调试分析和测试结果 (05)5、总结 (13)6、参考文献 (14)7、致谢 (14)8、附录 (14)1、需求分析（1）任务：参加运动会有n个学校，学校编号为1……n。
比赛分成m个男子项目，和w个女子项目。
项目编号为男子1……m，女子m+1……m+w。
不同的项目取前五名或前三名积分；取前五名的积分分别为：7、5、3、2、1，前三名的积分分别为：5、3、2；哪些取前五名或前三名由学生自己设定。
（m<=20,n<=20）（2）功能要求：a).可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩；b).能统计各学校总分，c).可以按学校编号、学校总分、男女团体总分排序输出；d).可以按学校编号查询学校某个项目的情况；可以按项目编号查询取得前三或前五名的学校。
（3）规定：输入数据形式和围：20以的整数（如果做得更好可以输入学校的名称，运动项目的名称）（4）输出形式：有中文提示，各学校分数为整形（5）界面要求：有合理的提示，每个功能可以设立菜单，根据提示，可以完成相关的功能要求。
（6）存储结构：学生自己根据系统功能要求自己设计，但是要求运动会的相关数据要存储在数据文件中。
（7）测试数据：要求使用1、全部合法数据；2、整体非法数据；3、局部非法数据。
进行程序测试，以保证程序的稳定。
测试数据及测试结果请在上交的资料中写明；2、概要设计（1）文字分析本课设要求输入信息，统计分数，执行排序与查找功能，在要求中没有在建立数据之后进行插入和删除操作，而在排序和查找过程中有许多的随机读取数据操作，因此使用顺序结构而不用链表。
由于各个要求属性具有一定的联系，在定义数据时使用结构体和结构体数组来存储信息数据。
考虑到程序的要求在设计函数时将学校个数和项目个数设计为可变的数据，为方便使用设计菜单函数（menu），而由于要求将信息存储在文件中故设计文件的存储（savetofile）与读取函数（readfromfile），信息输入函数（input）在输入基本信息后由系统统计总分的容并全部存入文件file中，在接下来的函数中开始都需要读取文件中的信息，信息的输出（output）输出输入函数中统计后的各项信息，在排序输出（sortput）中使用冒泡排序法进行不同关键字的排序，查询函数（search）采用顺序表的查找来完成。
大数据分析教案
大数据分析教案
教案标题：大数据分析教案
教学目标：
1. 了解大数据分析的概念和应用领域
2. 掌握大数据分析的基本原理和方法
3. 能够运用大数据分析工具进行数据处理和分析
4. 培养学生的数据分析能力和解决问题的能力
教学内容：
1. 什么是大数据分析
2. 大数据分析的应用领域
3. 大数据分析的基本原理和方法
4. 大数据分析工具的使用
5. 数据处理和分析案例分析
教学过程：
1. 导入：通过引入一个真实的大数据案例，引起学生对大数据分析的兴趣和好奇心
2. 理论讲解：介绍大数据分析的概念、应用领域、基本原理和方法
3. 案例分析：通过实际的大数据案例，让学生运用所学知识进行数据处理和分析
4. 实践操作：引导学生使用大数据分析工具进行数据处理和分析实践
5. 总结反思：让学生总结所学内容，思考大数据分析在实际生活中的应用和意义
教学评价：
1. 课堂表现：学生对大数据分析的理解和应用能力
2. 作业和实践成果：学生完成的大数据分析案例分析和实践操作结果
3. 课后反馈：学生对课程的反馈和建议
教学资源：
1. 大数据分析案例
2. 大数据分析工具
3. 相关教学视频和文献资料
教学建议：
1. 结合实际案例，引起学生的兴趣和好奇心
2. 注重实践操作，培养学生的数据分析能力和解决问题的能力
3. 引导学生思考大数据分析在实际生活中的应用和意义
通过以上教案，学生将能够全面了解大数据分析的概念和应用领域，掌握大数据分析的基本原理和方法，能够运用大数据分析工具进行数据处理和分析，培养学生的数据分析能力和解决问题的能力。
人工智能技术应用基础 课程标准 概述及解释说明
人工智能技术应用基础课程标准概述及解释说明1. 引言1.1 概述人工智能技术应用基础课程标准是针对培养学生掌握和应用人工智能相关知识和技术的重要教育规范。
随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，该课程标准旨在提供给教师和学生一份全面而有效的指导，以使他们能够更好地理解和运用人工智能技术。
1.2 文章结构本文将分为五个部分来讨论人工智能技术应用基础课程标准。
首先是引言部分，概述了文章的背景和目的。
第二部分介绍了人工智能技术的概念及其历史与发展情况，强调了它在不同领域中的重要性。
接下来，第三部分将重点介绍该课程标准的制定背景、意义以及其内容组成与概要。
第四部分详细解释了课程标准中涉及到的关键要点，包括学习目标、核心要求、教学内容、方法、考核方式等方面。
最后一部分是结论与展望，总结回顾了该课程标准的重要意义并对未来的发展趋势进行了一些思考。
1.3 目的本文的目的是全面介绍和解释人工智能技术应用基础课程标准，以便教师和学生能够更好地理解该标准，并且能够在实际教学中有效地运用它。
通过研究和探讨人工智能技术应用基础课程标准，我们可以深入了解人工智能技术的定义、发展历史、应用领域和重要性，并提供有效的教学指导方案。
同时，我们还将通过对该课程标准相关要点的解释说明，帮助读者更好地理解其中各个要素之间的关系以及其在教育实践中的作用。
最后，本文还会总结回顾该课程标准，并对未来的发展趋势进行一些思考与展望。
2. 人工智能技术应用基础概述:人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机和相关技术来模拟、延伸和扩展人的智能，实现一些通常需要人类智能才能完成的任务。
这些任务包括自然语言理解、语音识别、图像识别、决策制定等。
人工智能起源于上世纪50年代，当时人们开始探索如何开发出具备某种程度智能的计算机。
随着信息技术的发展，特别是计算机处理速度的提升以及大数据时代的到来，人工智能技术取得了长足的进步和发展。
数学课程标准中的“大数据”：内容呈现、要点聚焦与实施建议
数学课程标准中的“大数据”：内容呈现、要点聚焦与实施建议目录一、内容概要 (2)二、数学课程标准中的大数据概述 (2)三、内容呈现 (3)1. 大数据的定义及概念 (4)1.1 大数据的定义与分类 (5)1.2 大数据的相关概念及其重要性 (7)2. 大数据与数学的关联 (8)2.1 大数据在数学中的应用 (9)2.2 数学在大数据处理中的角色 (11)四、要点聚焦 (12)1. 大数据处理技术与应用领域研究趋势分析 (13)1.1 数据清洗和预处理技术的重要性 (14)1.2 数据挖掘和机器学习算法的应用前景 (15)1.3 大数据在各领域的应用案例及发展趋势 (16)2. 数学课程标准的改革与大数据的结合点探讨 (17)2.1 课程内容与大数据技术的融合点分析 (19)2.2 教学方法与手段的创新尝试与实践案例分享 (20)2.3 评价方式与大数据的结合，提高教学效果与质量 (21)五、实施建议 (23)一、内容概要内容呈现：阐述数学课程标准中大数据相关内容的呈现方式，包括统计、数据分析等基础知识的融入，以及如何利用大数据解决实际问题等。
要点聚焦：强调大数据在数学课程中的核心要点，如数据处理技能、数据分析思维、数据文化的培养等。
实施建议：提出具体的教学实施建议，包括教学方法、教学资源、教学评价等方面的建议，以帮助教师有效实施大数据相关的数学教学。
本文档的主要目的是帮助数学教师理解如何在课程中融入大数据相关内容，培养学生的数据处理和数据分析能力，以适应信息化时代的发展需求。
通过本文档的指导，教师可以更好地把握数学课程标准中的大数据内容，提高教学效果。
二、数学课程标准中的大数据概述在数学课程标准中，大数据并不是一个常见的术语。
我们可以从数学教育的角度来探讨与大数据相关的概念，例如数据分析和统计推断等。
这些概念在现代数学教育中越来越受到重视，因为它们可以帮助学生更好地理解和处理实际问题。
在数学课程标准中，可以强调数据分析的重要性，以及如何利用数据来解决实际问题。
《计算机数据库》课程教案
《计算机数据库》课程教案计算机数据库课程教案一、课程信息- 课程名称：计算机数据库- 课程代码：XXXXX- 课程学时：XX学时- 课程学分：X学分- 授课对象：本科大学生二、课程目标本课程旨在培养学生对计算机数据库的基本理论和实践应用方面的理解和能力，具体目标包括：1. 掌握数据库管理系统的基本概念和原理；2. 熟悉数据库设计的基本方法和技巧；3. 理解数据库查询语言和语法，并能够编写基本的查询语句；4. 能够进行数据库的正常运维和管理；5. 具备数据库应用开发的基础，能够设计和实现简单的数据库应用系统。
三、课程大纲1. 数据库概述- 数据库基本概念- 数据库管理系统简介- 数据库应用领域2. 数据库设计- 数据库设计过程- 数据模型的选择与设计- 关系模型与ER模型的转换3. 数据库查询语言- SQL语言基本语法- SQL查询语句的构建与优化- SQL高级查询与嵌套查询4. 数据库管理与运维- 数据库安装与配置- 数据备份与恢复- 数据库性能优化5. 数据库应用开发- 数据库应用开发基本流程- 数据库连接与操作- 数据库应用系统案例分析6. 数据库安全与权限管理- 数据库安全基本概念- 数据库用户与权限管理- 数据库安全策略与控制7. 数据库新技术与发展趋势- NoSQL数据库概述- 大数据与云数据库- 数据库新技术发展趋势概述四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据库的基本概念、原理和应用，引导学生建立系统的数据库知识体系。
2. 实践操作：通过实验和案例分析，让学生亲自操作数据库软件，熟悉数据库管理和应用开发技术。
3. 课堂讨论：组织学生进行课堂讨论，深入探讨数据库设计和应用开发中的难点和热点问题，提高学生的问题解决能力。
4. 课程项目：安排数据库应用开发项目，让学生在实践中运用所学知识，提升综合能力。
五、评价方式1. 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况等，占总评成绩的20%。
大数据 本科课表 -回复
大数据本科课表 -回复大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
作为一门本科课程，大数据涵盖了许多相关的知识和技能，使学生们能够在数据驱动的世界中脱颖而出。
本文将介绍大数据本科课表的内容和重要性，以及为什么每个学生都应该学习这门课程。
大数据本科课表通常包含一系列核心课程，如数据分析、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。
这些课程旨在培养学生分析和解释大规模数据集的能力，以及开发和应用相应的算法和工具。
通过学习这些课程，学生们将能够从数据中发现模式、趋势和关联性，为企业和组织提供有价值的见解和决策支持。
数据分析是大数据课程中的基础课程之一。
它提供了一种理解和解释数据的方法，帮助学生们从大量的数据中提取有用的信息。
在这门课程中，学生们将学习使用统计方法和数据可视化工具来分析数据，并从中得出结论。
他们将了解如何将数据整理和清理，以确保数据的质量和准确性。
此外，他们还将学习如何使用数据模型和算法来预测和优化业务和市场绩效。
数据挖掘是大数据课程中的另一个重要组成部分。
它涉及使用计算机科学和统计学的技术来发现数据中的隐藏模式和关联性。
学生们将学习如何应用数据挖掘算法来发现数据中的规律性，如聚类、分类、关联规则等。
通过学习数据挖掘，学生们能够帮助企业和组织发现新的商机和市场趋势，并制定相应的战略和决策。
机器学习也是大数据课程中的重要内容。
它是一种人工智能的分支，旨在使计算机能够从经验中学习和改进性能，而无需明确的编程。
在机器学习课程中，学生们将学习各种机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
他们将了解如何使用这些算法来训练模型，并利用模型进行预测和决策。
数据可视化是大数据课程中不可或缺的一部分。
它涉及使用图表、图形和其他可视化工具来呈现数据，并从中提取有意义的信息。
学生们将学习如何设计和创建有效的可视化，以帮助观众更好地理解和利用数据。
通过数据可视化，学生们能够将复杂的数据转化为直观和易于理解的形式，帮助企业和组织做出更好的决策。
信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲
信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲一、课程编号：二、课程名称：信息学科前沿1三、先修课程: 选修四、课程的性质、目的和任务：本课程为选修课程。
大数据是工业界及学术界新兴的数据、技术和服务的集合体，是一门综合性较强的应用课程，可以作为计算机等相关专业专业选修课，或其他专业感兴趣同学的公共选修课。
本课程从大数据的基础概念出发，从技术的角度梳理了大数据相关技术体系，就关键技术展开描述，并以空间大数据应用为场景，介绍地图应用以及LBS服务，培养学生在具体行业应用中体会大数据概念和技术。
通过本课程的学习，培养学生加深对大数据相关概念的理解，掌握基础的大数据研发技能，并引导学生对具体的大数据技术进行深入的研究，为未来从事大数据相关科研和工程技术开发打好基础。
五、本课程讲授和实验学时本课程讲授总时数为36学时，学分。
六、本课程应掌握的基本概念、基本理论、基本技能通过本课程的学习，学生学会大数据存储、分析以及可视化相关概念。
熟悉当前常用的大数据开发框架Hadoop、Spark等，熟悉内存计算技术，掌握地图应用及LBS的基本概念和技术。
能够在实际应用案例中体会大数据技术特点。
七、教科书、参考书参考书《大数据技术原理与应用（第2版）》（林子雨）《大数据时代》（(英)迈尔-舍恩伯格,(英)库克耶）八、课程内容与学时分配第一章大数据概念综述(3学时)●主要内容1．1什么是大数据1．2什么是空间大数据1．3大数据特征●教学目的与要求掌握大数据及空间大数据的基本概念，了解大数据发展过程。
通过典型应用案例了解大数据在行业中的应用价值。
掌握大数据4V特征，以及空间大数据独有的数据特征。
第二章大数据技术总览(3学时)●主要内容2．1大数据存储技术2．2大数据分析技术2．3大数据可视化技术●教学目的与要求了解大数据存储、分析以及可视化方面的技术概要，掌握大数据相关研究的技术体系，为后续章节详细学习具体技术点做准备。
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8.1 大数据概论（背景)
新的时代，人们从信息的被动接受者变成了主动创造者
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
支付宝这样的交易和账务数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过秒 级的不一致
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大数据与云计算比较
大数据
总体关系 相同点
云计算
云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了用武之地。 1. 都是为数据存储和处理服务 2. 都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海 量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术
大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
速度Velocity
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
6
8.1 大数据概论（4V特性）
物联网-半结构 化数据为主 互联网-非结构 化数据为主
大数据
行业数据-结构 化数据为主
第八章 大数据 Big Data
1
8.1 大数据概论（背景)
21世纪是数据信息大发展的时 代，移动互联、社交网络、电子商务 等极大拓展了互联网的边界和应用范 围，各种数据正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器， 智慧地球）、车联网、GPS、医学影 像、安全监控、金融（银行、股市、 保险）、电信（通话、短信）都在疯 狂产生着数据。
High
优先关注行业用户 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
政府（公共事业） 互联网（电 子商务） 医疗
电信
制造 金融 • 纵轴契合度：
能源（电力/ 石油）
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
Mid
表示该用户的IT应用特 点与大数据特性的契合 程度；
5
8.1 大数据概论(4V特性)
非结构化数据的超大规模和增长
体量Volume
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
多样性Variety
价值密度Value
• 横轴应用可能性：表示
教育
零售
流通
交通
该用户出于主客观因素 在短期内投资大数据的 可能性；
• 注：
Low
该位置为分析师访谈的 综合印象，为定性分析， 图中位置不代表具体数 值
Low
Mid
High
应用可能性
8.3 大数据分析——大数据与云计算
云计算是以服务的方式通过互联网向用户提供可动态伸缩的 虚拟化资源的一种计算模式，既包括以服务形式提供的应用 ，也包括数据中心中提供这些服务的软硬件。 “云计算”（Cloud Computing）是分布式处理 （Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或 者说是这些计算机科学概念的商业实现。
P
一个分布式系统不可能满足一致性、可用性和分区容错性这 三个需求，最多只能同时满足两个 15 ——Eric Brewer
8.3 大数据分析——大数据与云计算
分布式处理
Amazon Dynamo是一个经典的分布式Key-Value 存储系统，具备去 中心化，高可用性，高扩展性的特点，但是为了达到这个目标在很多 场景中牺牲了一致性。
7
8.1 大数据概论——机遇与挑战
挑战
1. 相关人才紧缺 2. 隐私与数据安全 3. 技术层面
4. 企业管理体制
8
8.1 大数据概论——机遇与挑战
机遇
1. 企业变革的最佳时机 2. 推动政府信息透明化 3. 推动信息产业的发展
9
8.1 大数据概论——发展趋势
发展趋势
1. 应用软件泛互联网化(跨平台，门户化，碎片化) 2. 行业应用的垂直整合 3. 数字资产化
4. 决策智能化
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8.2 大数据应用
表1 大数据在各行业创造的价值 美国医疗服务业 欧洲公共部门管理 全球个人位置数据 美国零售业 制造业 每年价值3000亿美元 大约0.7%的年生产率增长 每年价值2500亿欧元（约3500亿美元） 大约0.5%的年生产率增长 服务提供商收入1000亿美元或以上 最终用户价值达7000亿美元 净利润增长水平为60%或以上 0.5%-1%的年生产率增长 产品开发、组装成本降低达50% 运营资本降低达7%
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8.2 大数据应用
举一个简单的例子：
商家 • 通过网页浏览记录 消费意向 • 通过人人、微博等 • 通过淘宝等消费记录 消费水平 • 通过社交平台信息 • 通过手机软件定位客户
消费 服务
消费位置
针 对 性 地 给 客 户 提 供
广 告 与 优 惠 信 息
8.2 大数据应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
8.1 大数据概论（背景)
谷歌Big Data 搜索趋势
8.1 大数据概论(定义)
大数据=海量数据+复杂的数据类型
任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量
《Teradata Magazine》——大数据超出了常用硬件环境和软件工具
在可接受的时间为其用户收集，管理和处理数据的能力 麦肯锡——大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集，析——大数据与云计算
分布式计算研究如何把一个需要非常 巨大的计算能力才能解决的问题分成 许多小的部分，然后把这些部分分配 给许多计算机进行处理，最后把这些 计算结果综合起来得到最终的结果。
Availability
A
Consistency
C
CAP 理论
Partition Tolerance