4-云计算与大数据课时设计模板
《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12159课程名称：云计算与大数据英文名称：Cloud Computing and Big Data课程类型：学科基础课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：40）先修课程：Linux操作系统、Python程序设计后续课程：行业大数据案例分析、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“云计算与大数据”课程是数据科学与大数据技术的专业选修课，主要讲授大数据的概念、特征、大数据的生态环境，大数据的采集、分析、处理、存储、应用的相关技术，Google 云计算原理及应用。
通过本课程的学习，使学生对云计算和大数据的概念、原理和实现技术有基本的认识，了解云计算和大数据的主要研究热点、应用领域，以及支持云计算和大数据的主要产品、工具并掌握基本的使用方法，培养学生分析、选用和设计云平台的基本能力，学会应用云计算和大数据处理技术解决实际的数据处理、分析和挖掘问题。
三、课程教学目标1．理解和掌握云计算和大数据的基本概念、组成框架和关键技术，使学生具有分析复杂的信息系统工程问题的基本知识和解决问题的能力。
（支持毕业能力要求2）2．能够使用Hadoop分布式平台和Google云平台，进行大数据应用开发环境和云平台的搭建，基本掌握大数据的采集、预处理、分析与可视化方法，学会Google云平台的应用，具备设计和搭建满足特定需求的云平台和大数据应用系统的能力，培养学生对新技术的工程实践探索能力。
（支持毕业能力要求1、3）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无。
六、教学方法灵活运用多种教学方法，采取启发式教学、讨论式教学、应用案例教学等手段，将传统教学方法和现代教育技术相结合。
强调理论教学和实践教学并重，重视在实践教学中培养学生的实践技能和创新能力。
有效地调动学生的学习积极性，促进学生的积极思考，激发学生的潜能。
云计算与大数据 教学大纲
云计算与大数据教学大纲云计算与大数据教学大纲随着信息技术的快速发展，云计算和大数据已经成为当今社会的热门话题。
作为一种新兴的计算模式，云计算以其高效、灵活和可扩展的特点，正在改变着我们的生活和工作方式。
而大数据则是云计算的重要应用领域，通过收集、分析和利用海量数据，为企业和组织提供了更深入的洞察和决策支持。
因此，了解云计算和大数据的基本概念和原理，对于现代社会中的从业人员来说，已经变得至关重要。
一、云计算基础1.1 云计算的定义和特点云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户，实现按需使用和灵活扩展的目标。
其特点包括可扩展性、虚拟化、自动化和按需付费等。
1.2 云计算的架构和服务模型云计算架构包括云服务提供商、云服务消费者和云服务中介三个主要组成部分。
而云计算的服务模型则分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种。
1.3 云计算的应用领域云计算已经广泛应用于各个行业，包括企业信息化、电子商务、物联网、人工智能等。
通过云计算，企业可以实现资源共享、成本节约和业务创新等优势。
二、大数据基础2.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、类型多样、处理复杂的数据集合。
其特点包括数据量大、数据速度快、数据种类多和数据价值高等。
2.2 大数据的采集和存储大数据的采集包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等多种形式。
而大数据的存储则需要借助分布式文件系统、NoSQL数据库和数据仓库等技术。
2.3 大数据的处理和分析大数据的处理和分析主要包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和机器学习等技术。
通过对大数据的处理和分析，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
三、云计算与大数据的结合3.1 云计算在大数据领域的应用云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据的处理和分析提供了基础设施。
通过云计算，可以实现大数据的快速处理、实时分析和高效存储。
大数据与云计算教学设计
大数据与云计算教学设计一、引言在信息时代的今天，大数据和云计算已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
大数据技术具有对海量数据进行高效处理和分析的能力，云计算技术则提供了强大的计算和存储资源。
大数据和云计算的结合为各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
教育领域也不例外，大数据与云计算的教学设计可以为教师提供更好的教学资源和方法，同时也可以为学生提供更丰富的学习体验和机会。
本文将探讨大数据与云计算在教学设计中的应用，以及如何进行有效的教学设计。
二、大数据与云计算在教育领域的应用1. 教学资源的丰富化大数据技术可以将大量的教学资源进行有效整理和管理，为教师提供更多元化的教材和教学方法。
教师可以根据学生的具体需求和学习风格选择合适的教材和教学资源，从而提高教学效果。
云计算技术则可以将教学资源存储在云端，教师和学生可以通过云平台进行共享和访问。
这样一来，无论是在课堂上还是在学习之外，学生都能够随时随地获取到所需的教学资源，加强了学习的互动性和便捷性。
2. 学习过程的数据分析大数据技术可以对学生学习过程中的数据进行智能分析，帮助教师更好地了解学生的学习情况。
通过大数据分析，教师可以了解学生的学习习惯、困难点和优势，从而针对性地进行教学。
云计算技术可以将学生学习过程中的数据存储在云端，教师可以通过云平台对学生的学习情况进行实时监控和评估。
这样一来，教师能够更好地跟踪学生的学习进展，并及时做出相应的调整和反馈，提高教学质量。
三、大数据与云计算教学设计的有效实施1. 教师培训与技术支持教师在教学中应用大数据和云计算技术需要具备一定的专业知识和技能。
学校可以开展相关培训，提升教师的大数据和云计算应用能力。
同时，学校也可以提供相应的技术支持，确保教师能够顺利地使用相关教学工具和平台。
2. 教学设计与教学资源整合在教学设计中，教师需要充分考虑大数据和云计算技术的应用。
教师可以根据学生的实际情况和教学目标选择合适的教学资源和教学方法。
《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程简介和教学目标1．课程简介《云计算与大数据》是一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算概论、云计算基础（云计算关键技术、云交付模式、云部署模式、云计算的优势与挑战以及典型云应用）、虚拟化相关知识、云计算应用、大数据概念和发展背景、大数据系统架构概述、分布式通信与协同、大数据存储、分布式处理、MapReduce和Spark解析、流计算概述、集群资源管理与调度以及综合实践（结合云计算与大数据，在OpenStack平台上搭建Hadoop平台并进行数据分析）。
2.教学目标教学目标1：本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式。
:切入大数据相关技术，介绍Hadoop MapReduce和Spark等大数据相关技术。
教学目标2：以一个综合实验，综合云计算和大数据相关技术，让学生融合云计算和大数据相关知识，掌握云计算和大数据的相关思想。
教学目标3（课程思政）：以新冠肺炎疫情防控为切入点，让学生认识到我们疫情使用的健康码、行程码，是大数据与云计算的一个应用体现。
从而激发学生对本课程的兴趣以及对祖国在云计算和大数据的应用中的先进性和领先地位感到骄傲和自豪。
三、理论教学表1 理论教学安排四、实验教学无五、考核与成绩评定方法六、建议教材及相关教学资源1、建议教材教材[1]吕云翔，张璐，王伟佳. 云计算与大数据技术[M]. 清华大学出版社,2017.[2]陶皖. 云计算与大数据[M]. 西安电子科技大学出版社,2017.2、参考资料[1]韩燕波，王磊，王桂玲，刘晨著. 云计算导论—从应用视角开启云计算之门[M]. 北京：电子工业出版社，2015[2]Thomas Erl，Zaigham Mahmood著. 云计算概念、技术与架构[M]. 龚奕利，贺莲，胡创译. 北京：机械工业出版社，2014.附录1、报告评分参考标准表3 报告评分参考标准。
《云计算》课程设计
《云计算》课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云计算的基本操作和应用，培养学生在云计算领域的基本技能和素养。
具体的教学目标如下：1.知识目标：（1）理解云计算的基本概念和原理；（2）掌握云计算的基本技术和应用；（3）了解云计算的发展趋势和前景。
2.技能目标：（1）能够熟练操作云计算平台；（2）能够编写简单的云计算程序；（3）能够进行云计算资源的调配和管理。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对云计算技术的兴趣和热情；（2）培养学生具备创新精神和团队合作意识；（3）培养学生具备良好的信息素养和道德品质。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括云计算的基本概念、原理和技术，以及云计算的应用和实践。
具体的教学内容如下：1.云计算的基本概念和原理：（1）云计算的定义和发展历程；（2）云计算的基本架构和关键技术；（3）云计算的服务模式和部署方式。
2.云计算的基本技术和应用：（1）虚拟化技术；（2）分布式计算技术；（3）大数据处理技术；（4）云计算应用案例分析。
3.云计算的实践操作：（1）云计算平台的搭建和配置；（2）云计算资源的调配和管理；（3）云计算程序的编写和调试。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体的教学方法如下：1.讲授法：通过讲解云计算的基本概念、原理和技术，使学生掌握云计算的基础知识。
2.案例分析法：通过分析云计算的实际应用案例，使学生了解云计算在实际生活中的应用和价值。
3.实验法：通过操作云计算平台，使学生掌握云计算的基本操作和应用。
4.小组讨论法：通过分组讨论，培养学生的团队合作意识和创新精神。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
具体的教学资源如下：1.教材：选用权威、实用的云计算教材，为学生提供系统的云计算知识体系。
2.参考书：推荐学生阅读云计算相关的参考书籍，丰富学生的知识储备。
3.多媒体资料：制作云计算教学PPT、视频等多媒体资料，提高课堂教学效果。
云计算与大数据技术课程教学大纲
云计算与大数据技术课程教学大纲一、课程简介本课程是软件工程专业的专业选修课之一，主要介绍云计算与大数据技术，结合理论和实践介绍Hadoop这一高性能大数据处理工具的开发技巧。
通过本课程的学习，使学生掌握如何用Hadoop系列工具来解决具体的问题，具备基于Hadoop的基本开发能力，为后续学习打下必要的理论和实践基础。
二、课程目标（一）课程具体目标能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。
（二）课程目标与专业毕业要求的关系表1 本课程对专业毕业要求及其指标点的支撑（三）课程对解决复杂工程问题能力的培养在课程理论知识讲授环节，不但注重培养学生对云计算与大数据技术的深入理解，使学生掌握解决该领域复杂工程问题所需的基本技术及其在实际应用中的实践技巧，而且跟踪行业发展前沿，探讨当前热点问题以激发学生的学习兴趣。
在实验教学环节，以培养学生解决复杂工程问题的能力为目标，围绕课程支撑的课程目标安排实验项目，设计实验内容，明确实验要求。
在课程考核环节，通过实验、作业和期末作品综合锻炼和检验学生应用云计算与大数据技术解决复杂工程问题的所需的知识和能力。
总之，本课程的教学遵循了培养学生解决复杂工程问题能力的理念和要求，有效支撑了课程目标的达成。
三、教学内容及基本要求（一）理论教学第1单元云计算及大数据处理技术介绍（4课时）1．教学内容（1）云计算的概念（2）云计算发展现状（3）大数据的概念（4）大数据的应用（5）大数据关键技术2．基本要求（1）了解云计算和大数据的形成与发展；（2）了解大数据处理的基本技术；（3）掌握大数据的概念、应用、大数据处理关键技术等；（4）理解云计算的工作原理。
3．支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习，有助于支撑“课程目标：能够从软件工程的角度，针对软件工程领域的复杂工程问题，应用云计算与大数据技术为相关软件开发项目的系统概要设计与详细设计打下基础。
《云计算与大数据》课程教学大纲
《云计算与大数据》课程教学大纲云计算与大数据课程教学大纲引言：云计算和大数据作为当今信息技术领域的热点，已经成为企业和个人处理海量数据和应对复杂业务需求的重要工具。
本文将为您介绍《云计算与大数据》课程的教学大纲，旨在帮助学生全面了解并掌握相关知识和技能。
一、课程简介1.1 课程背景随着互联网的快速发展和信息系统的日益复杂化，云计算和大数据技术的应用已经渗透到各个行业。
学习《云计算与大数据》课程，对于从事计算机相关领域的学生来说，具有举足轻重的意义。
1.2 课程目标通过本课程的学习，学生将能够：- 理解云计算和大数据的基本概念和原理- 掌握云计算和大数据的基本架构和技术- 能够运用云计算和大数据技术解决实际问题- 具备初步的云计算和大数据系统设计和实施能力二、教学内容2.1 云计算基础2.1.1 云计算概述- 云计算定义和特点- 云计算的分类和主要服务模式2.1.2 云计算基础架构- 虚拟化技术- 集群管理和资源调度2.1.3 云计算平台- 常见的云计算平台及其特点- 云计算环境搭建与配置2.2 大数据基础2.2.1 大数据概述- 大数据的定义和特点- 大数据对社会经济发展的影响2.2.2 大数据处理技术- 分布式文件系统- 分布式计算模型和编程框架2.2.3 大数据分析与挖掘- 数据预处理和清洗- 数据维度约简和特征提取- 数据挖掘算法2.3 云计算与大数据综合应用2.3.1 云计算与大数据融合发展- 云计算与大数据技术的关系- 云计算与大数据的典型应用场景2.3.2 云计算与大数据安全- 云计算与大数据安全的挑战- 云计算与大数据安全解决方案2.3.3 云计算与大数据的未来发展- 云计算与大数据技术的前景- 云计算与大数据行业趋势分析三、教学方法与评价方式3.1 教学方法- 理论讲授：系统详细介绍云计算与大数据相关知识- 实践操作：通过实验和项目案例，提升学生的实际操作能力- 讨论与互动：鼓励学生参与讨论，分享经验和见解3.2 评价方式- 平时成绩：包括考勤、作业、实验报告等表现- 期末考试：对学生的综合知识掌握能力进行考核- 项目评价：通过实际项目的完成情况评价学生的综合能力结语：通过本课程的学习，学生将全面了解云计算与大数据的基本概念、原理和应用，为今后从事相关领域工作打下坚实的基础。
《云计算》课程设计
《云计算》课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解云计算的基本概念，掌握其定义、特点及分类；2. 学会分析云计算在日常生活和行业中的应用场景；3. 掌握云计算中的关键技术，如虚拟化、分布式计算等；4. 了解云计算的发展趋势和未来发展方向。
技能目标：1. 培养学生运用云计算技术解决实际问题的能力；2. 提高学生进行云计算环境搭建和资源管理的实践技能；3. 培养学生团队协作、沟通交流的能力，以适应云计算项目开发的需求。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对云计算技术的兴趣，培养其主动探索的精神；2. 培养学生关注国家战略需求，认识到云计算技术在国家经济发展中的重要性；3. 增强学生的信息安全意识，使其在享受云计算便利的同时，重视个人隐私和数据安全；4. 培养学生的环保意识，认识到云计算在节能减排方面的优势。
本课程旨在帮助高年级学生深入理解云计算知识，提高实践技能，培养创新精神和团队合作能力。
结合学生特点和教学要求，课程目标具体、可衡量，为后续的教学设计和评估提供明确方向。
通过本课程的学习，使学生能够掌握云计算的核心知识，具备实际应用能力，为未来进一步学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 云计算概述- 云计算的定义、特点及分类- 云计算的发展历程与未来趋势2. 云计算关键技术- 虚拟化技术- 分布式计算- 数据存储与管理技术- 云计算安全3. 云计算应用场景- 日常生活应用案例- 行业应用案例分析- 创新应用与未来发展4. 云计算实践操作- 云计算平台搭建与使用- 云计算资源管理- 体验云计算项目开发与团队协作5. 云计算与信息安全- 个人隐私保护- 数据安全策略- 信息安全意识培养6. 云计算与环保- 云计算在节能减排方面的优势- 环保意识与可持续发展教学内容根据课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
本课程将按照以下教学大纲进行安排和进度：第一周：云计算概述第二周：云计算关键技术第三周：云计算应用场景第四周：云计算实践操作第五周：云计算与信息安全第六周：云计算与环保教学内容与课本紧密关联，涵盖理论知识和实践操作，旨在帮助学生全面掌握云计算相关知识，为实际应用打下坚实基础。
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云计算与大数据专业（方向）课程开设计划根据高校的基础特点，将云计算与大数据专业（方向）课程分为四年制与三年制，分别适应于本科院校与高职高专院校。
云计算资源
云计算资源分为软性资源和硬件资源两部分。
其中，软性资源是核心资源，硬件为平台支撑或辅助资源。
（1）软性资源
云计算平台重点在于维护阶段，创新在于开发阶段。
为了满足高校的课程建设的需要，减轻教师负担，又能和产业需求相结合。
云计算资源粗粒度的划分为部署/运维/部署工程师、架构工程师和研发工程师三类。
这样一来可以对应高职也可以对应一般本科的课程需求。
另外，根据专业属性的不同，还可以针对软件类或网络类的需求进行调配和变化。
云计算技术课程的开设，必须有必要的前置内容支撑，对于维护、部署和运维、架构和研发等工程师都是必备的基本要求。
根据产业的基本要求，前置内容需求基础内容如下，根据实践要求，其内容需要精华，而非大而全。
表1-1 云计算前置内容
⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项
如表1-1中所示，所需要的前置内容主要分为Linux操作系统与编程部分以及Java编程基础部分。
可以根据培养类型进行选择，涉及内容不必过深，懂得基本原理以及使用方法即可；后期在实践内容中，会继续强化，从而使学习者得心应手。
在以下云计算相关课程中，高校可以根据自身的培养目标选择课程。
四年制云计算课程：
表1-2 云计算相关内容
⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程开始计划：
图1.1 四年制云计算学期设计
三年制云计算课程：
表1-3 云计算相关内容
对应学期课程开始计划：
图1.2 三年制云计算学期设计
大数据资源
大数据面临的岗位经过粗粒度划分大体分为运维/部署工程师、应用开发工程师和研发/数据分析工程师等岗位，主要取决于大数据知识涉及到的层次以及广度与深度。
大数据教学教育资源也分为软性资源和硬件资源两大部分。
（1）软性资源
软性资源主要指大数据知识的课程体系以及学习过程中所涉及到
的知识体系构成以及案例构成等内容。
一般而言，业界认为大数据与云计算在岗位上差别最大的不同点是，前者最终目标关注的是数据分析结果所带来的价值以及过程中采用的技术、方法和手段；后者关注的是平台的稳定性、安全性等平台维护性内容。
因此，大数据在进度编排上有自己独特的特点。
大数据资源的编排为了兼容高职和本科院校，同时又能满足网络
工程以及软件设计专业不同的需求。
直接按照粗粒度的岗位进行划分，
即部署/运维、应用开发和研发/数据分析工程师。
根据大数据课程发展和对应的规律，也将课程划分为前置课程和大数据课程两个部分；其中前置课程对应内容安排如下。
表1-4大数据前置内容
⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项
前置课程一般建议由高校自己开设，但其核心的大数据内容可以由奇观技术其提供，在以下专业课程中，高校可以选择性的根据自身特点进行开课，核心课程编排如下。
四年制大数据课程：
表1-5 大数据相关内容
⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程：
图 1.3 四年制大数据学期设计
三年制大数据课程：
表1-6 大数据相关内容
对应学期课程开始计划：
图 1.4 三年制大数据学期设计。