《大数据》教学大纲-20170720
大数据导论 教学大纲
大数据导论教学大纲大数据导论教学大纲引言：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。
大数据的应用已经渗透到各个行业和领域，为我们带来了巨大的机遇和挑战。
为了使学生能够全面了解和掌握大数据的基本概念、原理和应用，本课程旨在为学生提供大数据导论的基础知识和技能。
一、大数据的定义与特征1.1 大数据的定义1.2 大数据的特征二、大数据的采集与存储2.1 数据采集技术2.1.1 传感器技术2.1.2 无线通信技术2.1.3 云计算技术2.2 数据存储技术2.2.1 关系型数据库2.2.2 非关系型数据库2.2.3 分布式文件系统三、大数据的处理与分析3.1 数据处理技术3.1.1 批处理技术3.1.2 流式处理技术3.2 数据分析技术3.2.1 数据挖掘3.2.2 机器学习3.2.3 自然语言处理四、大数据的应用与挑战4.1 大数据在商业领域的应用4.1.1 市场营销4.1.2 金融风控4.1.3 客户关系管理4.2 大数据在科学研究中的应用4.2.1 生物医学研究4.2.2 气候变化模拟4.2.3 社会网络分析4.3 大数据面临的挑战4.3.1 隐私与安全问题4.3.2 数据质量问题4.3.3 数据治理问题五、大数据的伦理与法律5.1 大数据的伦理问题5.1.1 隐私保护5.1.2 数据滥用5.1.3 数据偏见5.2 大数据的法律问题5.2.1 数据保护法规5.2.2 数据所有权5.2.3 数据跨境流动六、大数据的未来发展趋势6.1 人工智能与大数据的融合6.2 边缘计算与大数据的结合6.3 区块链技术与大数据的应用结语：通过本课程的学习，学生将全面了解大数据的定义、特征、采集与存储、处理与分析、应用与挑战，以及伦理与法律等方面的知识。
同时，学生还将了解大数据未来的发展趋势，为未来的职业发展做好准备。
通过理论学习和实践操作，学生将培养数据分析和解决问题的能力，为应对信息时代的挑战做好准备。
大数据技术 教学大纲
大数据技术教学大纲大数据技术教学大纲随着信息时代的到来，大数据技术成为了当今社会发展的重要驱动力。
大数据技术的应用涵盖了各个领域，如商业、医疗、金融等，对于提高效率、优化决策和创新发展起到了重要作用。
因此，大数据技术的教学也变得尤为重要，以培养学生对大数据技术的理解和应用能力。
一、概述大数据技术教学的概述部分主要介绍大数据技术的基本概念和发展背景。
包括大数据的定义、特征、应用领域以及对社会经济发展的影响等内容。
通过概述部分的学习，学生可以了解大数据技术的重要性和广泛应用的现状，为后续的学习打下基础。
二、数据处理与分析数据处理与分析是大数据技术的核心内容之一。
在这一部分，学生将学习到大数据的采集、存储和处理等基本技术。
包括数据采集的方法与技术、大数据存储的架构与技术、数据清洗与预处理等内容。
同时，还需要学习数据分析的基本方法和工具，如数据挖掘、机器学习等。
通过这一部分的学习，学生可以掌握大数据处理与分析的基本技能，为后续的应用打下基础。
三、大数据应用大数据技术的应用广泛，本部分将重点介绍大数据在不同领域的应用案例。
如大数据在商业领域的应用、大数据在医疗领域的应用、大数据在金融领域的应用等。
通过学习这些应用案例，学生可以了解到大数据技术在实际场景中的应用方式和效果，培养学生的创新思维和解决问题的能力。
四、大数据安全与隐私保护大数据技术的应用不可避免地涉及到数据安全和隐私保护的问题。
本部分将介绍大数据安全与隐私保护的基本概念和技术。
包括数据安全的威胁与防护、隐私保护的方法与技术等内容。
通过学习这一部分，学生可以了解到大数据安全与隐私保护的重要性，并学习到相应的技术手段和方法。
五、大数据伦理与法律大数据技术的应用也带来了一系列的伦理和法律问题。
本部分将介绍大数据伦理和法律的基本原则和规范。
包括数据伦理的基本原则、大数据的道德问题、大数据法律法规等内容。
通过学习这一部分，学生可以了解到大数据应用中的伦理和法律问题，并培养学生的伦理意识和法律素养。
大数据教学大纲
通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。
本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、 R 语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。
期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或者实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。
基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。
重点：大数据的定义、研究内容与应用。
难点：无。
基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特殊是 Apache Kafka 数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数据仓库概念与 ETL 工具Kettle 的实际应用。
重点： Apache Kafka 数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL 工具。
难点： ETL 工具Kettle 的实际应用。
基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。
重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。
难点：数据挖掘算法的综合应用。
基本要求：熟练掌握机器学习系统 Mahout 和大数据挖掘工具 Spark Mllib 下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。
重点： Mahout 安装与使用、 Spark Mllib 工具的使用。
难点： Mahout 和 Spark Mllib 工具的使用。
基本要求：了解 R 语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉 R 语言在数据挖掘中的应用；掌握 R 语言在分布式并行实时计算环境 Spark 中的应用 SparkR。
大数据教学大纲模板
二、课程代码：XX001三、课程类别：专业基础课/专业选修课四、授课对象：计算机科学与技术专业/相关理工科专业五、课程学分：XX学分六、课程学时：XX学时（理论XX学时，实验XX学时）七、先修课程：程序设计基础、数据结构、计算机网络、操作系统原理等八、课程性质与目标：1. 课程性质：本课程是一门理论与实践相结合的课程，旨在培养学生掌握大数据的基本理论、技术和应用能力。
2. 课程目标：- 掌握大数据的基本概念、技术架构和发展趋势。
- 熟悉大数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化。
- 掌握大数据技术栈中的关键工具和平台，如Hadoop、Spark、Flink等。
- 能够运用大数据技术解决实际问题，具备一定的项目实践能力。
九、教学内容与要求：1. 大数据概述- 大数据的概念和特点- 大数据的发展历程和趋势- 大数据的应用领域2. 大数据技术栈- Hadoop生态系统：HDFS、MapReduce、YARN、HBase等- Spark：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等- Flink：流处理框架- 其他大数据技术：Hive、Pig、Impala等3. 大数据存储技术- 分布式文件系统：HDFS、Ceph等- 分布式数据库：HBase、Cassandra等4. 大数据处理技术- 数据采集与集成- 数据清洗与预处理- 数据挖掘与分析- 数据可视化5. 大数据应用案例分析- 电子商务、金融、医疗、物联网等领域的应用案例十、教学方法与手段：1. 课堂教学：讲解基本概念、技术原理和案例。
2. 实验教学：通过上机实验，让学生动手实践，加深对知识的理解。
3. 案例教学：结合实际应用案例，培养学生解决问题的能力。
4. 研究性学习：鼓励学生进行自主学习和研究，提高创新能力。
十一、考核方式：1. 期末考试：占总评成绩的60%，考察学生对理论知识的掌握程度。
2. 实验报告：占总评成绩的20%，考察学生的实践能力和动手能力。
大数据课程教学大纲
大数据课程教学大纲大数据课程教学大纲随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，大数据分析和处理能力已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。
因此，大数据课程的教学也变得越来越重要。
本文将探讨大数据课程教学大纲的设计和内容。
一、引言大数据课程的引言部分应该介绍大数据的概念和重要性。
这一部分可以包括以下内容：1. 大数据的定义：什么是大数据？为什么大数据如此重要？2. 大数据的应用领域：大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
3. 大数据的挑战和机遇：大数据分析面临的挑战以及大数据分析带来的机遇。
二、数据收集与存储数据收集与存储是大数据分析的第一步。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据收集方法：如何收集大数据？包括传感器、日志、社交媒体等数据收集方法。
2. 数据存储技术：如何存储大数据？包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式存储等技术。
三、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是大数据分析的关键步骤。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据清洗技术：如何处理脏数据、缺失数据、异常数据等问题？2. 数据预处理技术：如何进行数据规范化、数据变换、数据集成等预处理操作？四、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据课程的核心内容。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据分析方法：如何使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法进行数据分析？2. 数据可视化技术：如何使用可视化工具和技术呈现数据分析结果？五、大数据应用案例大数据课程应该包含一些实际的应用案例，以便学生能够将所学知识应用到实际问题中。
这一部分可以包括以下内容：1. 商业领域的大数据应用案例：如电子商务、金融风险分析等。
2. 社会领域的大数据应用案例：如城市交通管理、医疗健康管理等。
六、大数据伦理与隐私保护在进行大数据分析时，伦理和隐私保护问题也需要被关注。
这一部分应该包括以下内容：1. 大数据伦理问题：如何处理数据隐私、数据安全等伦理问题？2. 隐私保护技术：如何使用加密、脱敏等技术保护数据隐私？七、大数据课程实践大数据课程应该包含实践环节，让学生能够亲自动手进行大数据分析。
大数据教学大纲
大数据教学大纲随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个重要的领域。
大数据的涌现对企业、政府和个人都带来了许多机遇和挑战。
为了适应这个时代变化的需求，大数据教育应该成为教育体系的一部分。
本文将就大数据教学大纲进行详细介绍，以期给相关教育机构提供一些建议和灵感。
第一部分：导论1.1 大数据的定义和概念- 介绍大数据的基本概念，包括数据类型、数据来源和数据特征等。
1.2 大数据的应用领域- 介绍大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
1.3 大数据的价值和意义- 探讨大数据对决策制定、资源规划和业务发展的重要性。
第二部分：技术基础2.1 数据采集和处理技术- 介绍数据采集的方法，如传感器、网络爬虫和人工采集等，并讨论数据清洗和预处理的技术。
2.2 大数据存储与管理- 探讨分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术，以及其在大数据存储与管理方面的应用。
2.3 大数据分析与挖掘- 介绍大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习和统计分析等，并重点讨论大数据分析的挑战和解决方案。
第三部分：应用案例3.1 商业智能- 分析大数据在市场营销、销售预测和客户关系管理等方面的应用案例。
3.2 医疗健康- 探讨大数据在疾病预测、个性化治疗和医疗资源分配等方面的应用案例。
3.3 城市规划- 介绍大数据在交通流量控制、垃圾处理和资源配置等方面的应用案例。
第四部分：教学方法与评估4.1 教学方法- 探讨大数据教学的教学方法，如案例研究、实践项目和小组合作等，以培养学生的实际应用能力。
4.2 评估方法- 提出大数据教学评估的准则和标准，包括理论考试、实验报告和项目评估等。
第五部分：资源支持5.1 教材和参考书籍- 推荐一些经典的大数据教材和参考书籍，以供教师和学生备用。
5.2 实验室和设备支持- 提供一些必要的实验室设备和软件工具，以支持学生的大数据实践操作。
结语通过本大纲，希望大数据教学能够引导学生了解大数据的基本概念、技术和应用。
大数据技术教学大纲
大数据技术教学大纲大数据技术教学大纲随着科技的不断进步和信息的快速增长，大数据技术已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
大数据技术的快速发展和广泛应用，使得越来越多的人对此产生了浓厚的兴趣，并希望能够在这个领域中有所建树。
因此，制定一份合理的大数据技术教学大纲是至关重要的。
一、课程介绍大数据技术教学大纲的第一部分应该是课程介绍。
在这一部分中，应该包括课程的目标、内容和学习方法。
目标是明确学生在学习大数据技术方面应该达到的能力和水平。
内容方面，应该包括大数据的基本概念、技术原理、数据处理和分析方法等。
学习方法可以包括理论学习、实践操作、案例分析等。
二、基础知识与技能大数据技术的学习需要一定的基础知识和技能。
在这一部分中，可以包括数据库、数据结构、算法等方面的基础知识。
此外，还可以包括编程语言和工具的使用，如Python、R、Hadoop、Spark等。
通过这些基础知识和技能的学习，学生能够更好地理解和应用大数据技术。
三、数据采集与清洗大数据技术的第一步是数据的采集和清洗。
在这一部分中，可以介绍数据采集的方法和技术，如网络爬虫、API接口等。
同时，也需要学习数据清洗的方法和技术，如数据去重、数据格式转换等。
通过学习数据采集和清洗，学生能够获取到高质量的数据，为后续的数据处理和分析打下基础。
四、数据存储与管理大数据技术需要强大的存储和管理能力。
在这一部分中，可以介绍分布式文件系统和数据库的原理和应用。
例如，可以学习Hadoop分布式文件系统和HBase数据库的使用。
此外，还可以学习数据仓库和数据湖的概念和实践。
通过学习数据存储和管理，学生能够有效地存储和管理大规模的数据。
五、数据处理与分析大数据技术的核心是数据处理和分析。
在这一部分中，可以学习数据处理的方法和技术，如MapReduce、Spark等。
同时，还可以学习数据分析的方法和技术，如数据挖掘、机器学习等。
通过学习数据处理和分析，学生能够从海量的数据中提取有价值的信息和知识。
《大数据》课程教学大纲(本科)
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
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《大数据》课程教学大纲
适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号：
先修课程：高等数据、线性代数、JAVA 学分: 4 总学时： 64
一、课程性质、目的与要求
课程性质：专业必修课。
课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。
课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。
期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。
二、教学内容
理论总学时：36学时
第1章大数据概念与应用 2学时基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。
重点：大数据的定义、研究内容与应用。
难点：无。
第2章数据采集与预处理 4学时基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数
据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。
重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。
难点：ETL工具Kettle的实际应用。
第3章数据挖掘算法 6学时基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。
重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。
难点：数据挖掘算法的综合应用。
第4章大数据挖掘工具 4学时基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。
重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。
难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。
第5章 R语言 4学时基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。
重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。
难点：R语言与数据挖掘。
第6章深度学习 4学时基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。
重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。
难点：人工神经网络。
第7章大数据可视化 4学时基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法，可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。
重点：数据可视化流程、大数据可视化方法、大数据可视化软件与工具。
难点：时空数据可视化、多维数据可视化。
第8章互联网大数据处理 4学时基本要求：掌握互联网信息抓取技术，能够通过互联网信息抓取、文本分词、倒排索引与网页排序这4个主要步骤实现互联网大数据处理，并能够熟练运用。
重点：Nutch爬虫、文本分词、倒排索引、网页排序。
难点：倒排索引。
第9章大数据商业应用 2学时基本要求：熟悉用户画像和精准营销的构建；熟悉广告推荐系统的建设；熟悉互联网金融的应用方法。
重点：用户画像构建流程、用户标签、广告推荐、互联网金融应用方向。
难点：信用评分算法、分类模型的性能评估。
第10章行业大数据 2学时基本要求：以地震大数据、交通大数据、环境大数据和警务大数据为例来熟悉行业大数据的应用，学会利用数据创造价值。
重点：理解数据和数据分析在业务活动中的具体表现。
难点：无。
三、实践教学要求
实践总学时：28学时
注：1、实验类型：演示、验证、综合、设计、研究。
2、实验要求：必做、选做。
四、课时分配
五、建议教材与教学参考书
六、教学形式与考核方式
教学形式：本课程采用课堂讲授、分析和实践教学等手段开展教学活动。
考核方式：本课程采用平时考察与期末闭卷考试相结合的考核方法。
平时考察主要考察课堂表现、作业完成情况，平时成绩占30%（课堂表现及考勤占5%，作业占25%）。
期末考试主要采用闭卷考试的方式。
命题要求覆盖大纲重点内容，题型不少于四种，难易程度适中。