《大数据导论》课程大纲
大一大数据导论知识点梳理
大一大数据导论知识点梳理在大数据时代的背景下，大数据导论作为大数据领域的入门课程，旨在介绍和探究大数据的基本概念、技术与应用。
通过学习大数据导论，我们可以了解大数据的意义、特点和价值，并深入了解大数据的采集、存储、处理和分析方法。
本文将就大一大数据导论的主要知识点进行梳理和总结。
一、大数据概述大数据是指数据量巨大、来源广泛、增长速度快以及难以通过传统数据库管理工具进行处理的数据集合。
大数据具有"4V"特征，即Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速度）和Value（价值）。
通过对大数据的利用，可以带来更精准的决策、更高的商业价值和更深入的洞察力。
二、大数据采集与存储1. 数据采集方式：大数据的采集方式多种多样，包括传感器、社交媒体、网络爬虫等。
传感器可以采集环境数据、人体数据等，社交媒体可以采集用户行为数据、文本数据等。
2. 数据存储技术：针对大数据的存储需求，传统的关系型数据库已不再适应，出现了许多新的数据存储技术，如分布式文件系统（HDFS）、列存储数据库（HBase）和分布式数据库（Cassandra）等。
三、大数据处理与分析1. 数据清洗与预处理：大数据的原始数据质量通常较差，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去重、去噪声等处理步骤，数据预处理包括数据平滑、数据归一化等处理步骤。
2. 大数据处理方法：大数据处理方法包括批处理和实时处理。
批处理适用于静态数据分析，实时处理适用于对数据流进行实时分析和响应。
3. 大数据分析技术：大数据分析技术包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
数据挖掘用于从大数据中发现模式和关联规则；机器学习可以通过算法学习从数据中自动建立模型，用于预测和分类；深度学习则是模仿人脑神经网络机制进行计算的一种方法。
四、大数据应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域中被广泛应用，如市场营销、客户关系管理、风险控制等。
通过大数据分析可以挖掘用户需求、提升营销效果、降低风险。
大数据大论-第7章-大数据伦理
7.3.3数字鸿沟问题
数字鸿沟总是指向信息时代的不公平，尤其在信息基础 设施、信息工具以及信息的获取与使用等领域，或者可 以认为是信息时代的“马太效应”，即先进技术的成果 不能为人公正分享，于是造成“富者越富、穷者越穷” 的情况。
《大数据导论（通识课版）》
7.3.4数据独裁问题
所谓的“数据独裁”是指在大数据时代，由于数据量的爆 炸式增长，导致做出判断和选择的难度徒增，迫使人们必 须完全依赖数据的预测和结论才能做出最终的决策。从某 个角度来讲，就是让数据统治人类，使人类彻底走向唯数 据主义。
《大数据导论（通识课版）》
7.5.4 完善大数据立法
首先，应进一步完善大数据立法。 其次，在法律的基础上制定相关的规章制度，对相关 主体的数据采集、存储和使用行为进行规范和约束。 最后，应当通过立法明确公民对个人数据信息的权利。
《大数据导论（通识课版）》
7.5.5 完善大数据伦理管理机制
首先，加强对专业人士的监管力度和教育。 其次，需要在大数据技术开发阶段建立伦理评估和约 束机制。 再次，在大数据技术应用阶段应该建立奖惩机制。 最后，在大数据技术的推广阶段推行安全港模式。
提纲
7.1 大数据伦理概念 7.2大数据伦理典型案例 7.3大数据的伦理问题 7.4大数据伦理问题产生的原因 7.5大数据伦理问题的治理
《大数据导论（通识课版）》
7.1 大数据伦理概念
•“伦理”是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上 对道德现象的哲学思考。它不仅包含着对人与人、人与 社会和人与自然之间关系处理中的行为规范，而且也深 刻地蕴涵着依照一定原则来规范行为的深刻道理。 •科技伦理是指科学技术创新与运用活动中的道德标准和 行为准则，是一种观念与概念上的道德哲学思考。它规 定了科学技术共同体应遵守的价值观、行为规范和社会 责任范畴。 •“大数据伦理问题”，就属于科技伦理的范畴，指的是 由于大数据技术的产生和使用而引发的社会问题，是集 体和人与人之间关系的行为准则问题。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
2024版年度大数据导论配套教材课件完整版电子教案
MapReduce。HDFS提供了高可靠性的数据存储能力，而MapReduce
则提供了强大的分布式计算能力。
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Hadoop应用场景
Hadoop适用于各种需要处理大规模数据集的场景，如日志分析、数据
挖掘、机器学习等。同时，Hadoop还可以与其他大数据工具和技术进
行集成，以提供更强大的功能。
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Spark平台介绍
拓展课程内容
随着大数据技术的不断发展，将不断更 新和拓展课程内容，引入更多的新技术 和新应用，以适应行业需求和学生发展 需要。同时，加强与其他相关课程的衔 接和配合，形成更加完善的大数据课程 体系。
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THANKS
感谢观看
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展方向。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理、分析和挖掘方面发挥着越来越重要的作用，未 来将与大数据技术更加紧密地结合。
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可视化技术与工具
大数据可视化技术和工具的发展使得人们能够更直观地理解和分析大数据，提高了大数 据的利用价值。
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大数据对未来社会的影响
改变决策方式
供应链管理
实时监测和分析供应链数据，了解供应链状态和趋势，为供应链优化 和决策提供支持。
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05 大数据挑战与未 来趋势
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大数据面临的挑战
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数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据泄露、黑客攻击等安全风险不断增加， 如何保障数据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。
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大数据挖掘工具
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大数据导论 第1章 大数据概念与应用
1.1 大数据的概念
存储：存储成本的下降
云计算出现之前
第一章 大数据概念及其应用
云计算出现之后
在云计算出现之前，数据存储的成本是 非常高的。 例如，公司要建设网站，需要购置和部 署服务器，安排技术人员维护服务器， 保证数据存储的安全性和数据传输的畅 通性，还会定期清理数据，腾出空间以 便存储新的数据，机房整体的人力和管 理成本都很高。
1.1 大数据的概念 1.2 大数据的来源 1.3 大数据的特征及意义 1.4 大数据的表现形态 1.5 大数据的应用场景 习题
1.3大数据的特征及意义
第一章 大数据概念及其应用
大数据的3S
大数据是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速高效获得有价值信 息的能力，就是大数据技术。在IT业界有的学者使用3S来描述大数据，还有的学者 使用3I来描述大数据。
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的“数据困境”。
• 2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for innovation,
competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指
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其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”
大数据的技术支撑
云计算、硬件性价比的提 高以及软件技术的进步
计算
运行、计算速 度越来越快
第一章 大数据概念及其应用
数据源整合进行存储、清 洗、挖掘、分析后得出结果 直到优化企业管理提高效率
存储 存储成本下降
大数据
智能
实现信息对等解 放脑力，机器拥 有人的智慧
智能设备、传感器的普及，推 动物联网、人工智能的发展
2）互联网数据采集 通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站 上获取数据信息，该方法可以数据从网页 中抽取出来，将其存储为统一的本地数据 文件，它支持图片、音频、视频等文件或 附件的采集，附件与正文可以自动关联。 除了网站中包含的内容之外，还可以使用 DPI或DFI等带宽管理技术实现对网络流量 的采集。
第十章 《大数据导论》工业大数据
01 工业大数据的内涵
工业大数据的空间分布 工业大数据不仅存在于企业内部，还存在于产业链和跨产业链的经营主体中。
企业内部数据，主要是指MES、ERP、PLM等自动化与信息化系统中产生的数据。 产业链数据是企业供应链（SCM）和价值链（CRM）上的数据。跨产业链数据，指 来自于企业产品生产和使用过程中相关的市场、地理、环境、法律和政府等外部 跨界信息和数据。
工业大数据
王晨 清华大学 大数据系统软件国家工程实验室 总工程师 2018.7 北京 联系方式：wang_chen@
导读
本章首先重点阐述了工业大数据定义、空间分布、产生主体和发展趋 势等内涵，接着分析了工业大数据的特征和典型应用场景，然后介绍了工 业大数据分析准备工作、实施流程和分析关键技术，最后给出了两个我国 工业大数据典型应用案例。
PART 2 工业大数据典型应用场景
工业大数据可应用于现有业务优化、推动大中型企业实现智能制造升级和 工业互联网转型。
工业大数据支撑中国制造弯道取直
Gartner2012-制造业的苦笑曲线
中国是制造大国，但不是制造强国
第四次工业革命来袭，大数据是关键支撑手段
德国工业4.0
中国制造2025
美国工业互联网
02 工业大数据分析工作实施
数据准备 需要利用各种技术、工具和方法从不同数据源中提取用于进行自动分
析的验证数据集。必要时还要进行数据清洗、提高数据质量。这一阶段可 能的工作涵盖了提取、记录、选择属性、清洗、转换等一系列任务。
数据质量差是个普遍存在的问题，往往严重制约业务目标实现。所以， 在进行数据分析之前，一定要尽量提高数据的质量。必要的时候，要对数 据质量进行评估，判断能否达到预定的分析效果，以避免长期的无用功。 验证与评估
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点大数据在当今社会中扮演着非常重要的角色。
它们代表了海量的信息和数据，这些数据需要被管理、存储、分析和解释。
大数据导论课程的目的是为了使学生了解大数据的概念、挑战、技术和应用等方面的知识。
下面将介绍大数据导论课程的主要知识点。
一、大数据概述1. 大数据的定义和特点：大数据是指规模巨大、类型多样且处理速度快的数据集合。
大数据的特点包括四个"V"：体积、速度、多样性和价值。
2. 大数据的来源：大数据可以来自于各种渠道，包括传感器、社交媒体、在线交易、企业数据等。
3. 大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业、金融、医疗、交通、政府等。
二、大数据技术1. 数据采集和清洗：介绍大数据的采集方法和数据清洗的重要性。
2. 大数据存储和管理：介绍如何存储和管理大数据，包括传统数据库、分布式文件系统等技术。
3. 大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的方法和技术，包括批处理和流式处理、分布式计算等。
三、大数据挑战与机遇1. 数据隐私和安全：介绍大数据中的隐私和安全问题，以及解决方法。
2. 数据质量和一致性：讨论大数据中可能存在的数据质量和一致性问题，以及如何解决。
3. 数据处理能力和效率：分析大数据处理中的性能和效率问题，以及提高处理能力的方法。
四、大数据应用案例1. 商业领域：介绍大数据在商业领域的应用案例，包括市场营销、客户关系管理等。
2. 医疗领域：介绍大数据在医疗领域的应用案例，包括疾病诊断、药物研发等。
3. 城市管理：介绍大数据在城市管理中的应用案例，包括交通管理、环境监测等。
五、大数据伦理和法律问题1. 数据隐私和保护：介绍大数据中的隐私问题，以及如何保护用户的隐私。
2. 数据使用和道德：讨论大数据的使用和道德问题，包括数据的收集和使用是否符合伦理标准。
3. 法律合规性：介绍大数据处理和使用中的法律合规性问题，以及相关法律法规。
总结：大数据导论课程提供了大数据的基本概念、技术和应用的相关知识。
大数据技术原理与应用教学大纲
大数据技术原理与应用教学大纲一、课程介绍本课程主要介绍大数据技术的基本原理和常见应用。
学生将通过本课程掌握大数据处理的基本方法与技术，了解大数据在不同领域的应用案例，并能够使用相关工具和技术进行大数据处理和分析。
二、课程目标1.理解大数据的基本概念、背景和发展趋势。
2.掌握大数据处理的基本方法和技术，包括数据获取、存储、处理、分析和可视化等。
3.了解大数据在不同领域的应用案例，包括商业、金融、医疗、社交网络、智能交通等。
4. 学习使用大数据处理和分析的相关工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL、Python等。
三、教学内容1.大数据概述1.1大数据定义和特点1.2大数据的发展背景和趋势2.大数据处理方法2.1数据获取与清洗2.2数据存储与管理2.3数据处理与分析2.4数据可视化与展示3.大数据应用案例3.1商业与金融领域的大数据应用3.2医疗与健康领域的大数据应用3.3社交网络与推荐系统的大数据应用3.4智能交通与城市管理的大数据应用4.大数据处理与分析工具与技术4.1 Hadoop与MapReduce4.2 Spark与分布式计算4.3SQL与关系型数据库4.4 Python与数据分析5.大数据安全与隐私保护5.1大数据安全的挑战与问题5.2大数据隐私保护的方法与技术四、教学方法1.理论课讲授：通过课堂讲解，介绍大数据的基本理论知识和相关技术。
2.实验操作：通过实验操作，学生亲自使用大数据处理和分析工具，加深对大数据技术的理解和掌握。
3.案例研究：通过实际的大数据应用案例，引导学生分析和解决实际问题，提高实际应用能力。
五、考核方式1.平时成绩（包括参与讨论、实验报告等）占40%。
2.期末考试占60%。
六、教材与参考资料教材：1.《大数据导论》，王磊著，清华大学出版社。
2. 《Hadoop权威指南》，Tom White著，人民邮电出版社。
参考资料：1. 《Spark快速大数据分析》2. 《Python数据分析实战》3.《数据孤岛》4.《深入理解计算机系统》七、教学进度安排第一周：课程介绍、大数据概述第二周：数据获取与清洗第三周：数据存储与管理第四周：数据处理与分析第五周：数据可视化与展示第六周：商业与金融领域的大数据应用第七周：医疗与健康领域的大数据应用第八周：社交网络与推荐系统的大数据应用第九周：智能交通与城市管理的大数据应用第十周：Hadoop与MapReduce第十一周：Spark与分布式计算第十二周：SQL与关系型数据库第十三周：Python与数据分析第十四周：大数据安全与隐私保护第十五周：复习备考以上为《大数据技术原理与应用教学大纲》的大致内容，主要涵盖了大数据的基本概念、处理方法和应用领域，以及相关工具和技术的学习。
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《大数据技术导论》课程教学大纲
Instruction of Big Data Technology
一、课程基本情况
课程编号：
课程类别：专业任选课
课程学分：2 学分
课程总学时：32学时，其中讲课： 20 学时，实验（含上机）： 12 学时
课程性质：考试
开课学期：第3学期
先修课程：大学生计算机基础
适用专业：计算机应用技术
开课单位：计算机科学与技术学院
二、课程性质、教学目标和任务
《大数据技术导论》课程是计算机应用技术专业想了解大数据分析技术的学生必修的一门基础课程，具有很强的实践性和应用性。
它以《大学计算机基础》为基础，主要培养学生大数据平台运维、大数据分析和数据可视化基本思想和基本技能，为后续的数据挖掘应用性课程和数据产品开发课程的学习打好编程基础。
本课程设置的目的是通过对Hadoop,HDFS,MapReduce,HBase,R语言的学习，较好地训练学生大数据平台运维、数据分析和数据展现，使学生具有数据分析和数据展现的能力，为培养学生有较强数据开发能力打下良好基础。
三、教学内容和要求
1.概论（4学时）
（1）了解大数据技术产生的历史必然；
（2）理解大数据的特征；
（3）理解大数据生命周期；
（4）理解大数据、云计算、物联网之间的相互关系；
（5）了解大数据的变革；
（6）熟练掌握Linux常用命令
（7）了解Linux目录结构；
（8）熟练使用vi编辑器
目的：通过上述知识的学习，使学生了解大数据基本概念、特征、处理流程，熟练掌握Linux常用操作命令。
重点：linux操作；
难点：大数据生命周期。
2.大数据生态系统（4学时）
（1）掌握HDFS分布式文件系统的结构；
（2）掌握HDFS存储原理；
（3）掌握HDFS读写操作；
（4）掌握MapReduce编程框架
（5）理解Map原理；
（6）理解MapReduce原理；
（7）了解zookeeper架构和工作原理
目的：通过上述知识的学习，使学生了解大数据生态系统疾病组件，掌握HDFS和MapReduce工作原理，并进行相应的操作。
重点：HDFS工作原理和读写过程；
难点：MapReduce编程。
3.大数据采集与预处理（4学时）
（1）理解数据及其分类；
（2）了解数据采集方法和工具；
（3）掌握数据清洗的任务和作用；
（4）掌握数据变换的种类和过程；
（5）熟练Python爬虫
目的：通过上述知识的学习，使学生理解数据分类，理解数据清洗和数据变换的意义，熟练Python爬虫。
重点：Python爬虫；
难点：Python爬虫。
4.大数据库（6学时）
（1）理解NoSQL与NewSQL；
（2）理解批量处理技术；
（3）了解流计算原理；
（4）了解图计算原理；
（5）了解查询分析计算原理；
（6）掌握HBASE模型
（7）熟练HBASE shell操作
目的：通过上述知识的学习，使学生理解NoSQL与NewSQL，掌握HBASE模型和基本操作。
重点：HBASE shell操作；
难点：理解NoSQL与NewSQL。
5.大数据分析（6学时）
（1）了解数据分析的原则、特点；
（2）掌握大数据分析流程；
（3）理解大数据分析技术、难点；
（4）理解数据认知的基本方法；
（5）掌握特征工程的作用和基本方法；
（6）掌握数据建模的常用方法
（7）了解通用计算引擎Spark
（8）掌握hive的数据分析方法；
目的：通过上述知识的学习，使学生掌握大数据分析流程和相关技术；
重点：hive的数据分析方法；
难点：数据建模。
6.大数据可视化技术（4学时）
（1）了解数据可视化概念和作用
（2）理解可视化建议；
（3）了解图表的作用；
（4）熟练掌握基本统计的绘制方法；。