大数据技术与应用基础_教学大纲
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。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
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。
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲
《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲
【课程名称】HadoOP大数据技术与应用
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术与应用、云计算技术与应用专业、人工智能技术专业高职，二年级学生【学时学分】周学时4,64学时，6学分
【课程概况】
《Hadoop大数据技术与应用》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。
本课程的先修课为《大数据技术概论》、《编程基础》、《1inux操作系统》、《数据库设计与实现》等课程，要求学生掌握HadOOP生态系统的框架组件，操作方法。
［课程目标］
通过本课程的学习，让学生接触并了解HadOOP生态系统各组件的原理和使用方法，使学生具有Had。
P相关技术，具备大数据开发的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
【课程内容及学时分布】
【使用教材及教学参考书】
使用教材：《Hadoop生态系统及开发》，邓永生、刘铭皓等主编，西安电子
科技大学出版社,2023年
大纲执笔人：
大纲审定人：
年月日。
大数据教学大纲
大数据教学大纲
一、前言
随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，大数据作为一项新的
技术革新，引起了越来越多的关注。
为了更好地推进大数据教学工作，完善大数据人才培养的体系，本文编写了大数据教学大纲，以期能够
为广大师生提供指导和帮助。
二、大数据教学的概述
1.1 大数据概念
1.2 大数据技术特征
1.3 大数据的应用领域
1.4 大数据行业趋势
三、大数据教学的目标和任务
2.1 培养学生大数据思维方式
2.2 提高学生的大数据技能
2.3 培养学生的团队协作能力
四、大数据教学的课程设置与教学方法
3.1 大数据课程设置
3.2 大数据教学方法
3.3 大数据实验室建设
五、大数据教学的评估与质量保证
4.1 大数据教学评估
4.2 大数据教学质量保证
六、大数据教学的实践与应用
5.1 大数据竞赛与实践
5.2 大数据与企业合作
七、结语
综上所述，大数据教学大纲旨在通过制定更为系统的教学目标、教学内容、教学方法和质量监控制度，来促进大学生的大数据技能与实际应用能力的提升，培养大规模数据处理和分析方面的专业人才，满足现代互联网+时代对高级人才的需求。
《大数据技术及应用》教学大纲[3页]
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教学难点：利用pyhdfs实现HDFS文件系统的操作
4+2
第5章HBase基础与应用
教学内容：
（1）HBase的体系结构、核心组件和工作原理
（2）HBase的常用命令，使用命令对HBase系统进行操作
（3）利用Jyhdfs实现HBase数据库系统的操作
课程学习目标
学习目标1：掌握大数据的基本原理、主流的大数据处理平台和技术方法。
学习目标2：提高学生应用大数据思维和技术方法解决实际问题的能力。
学习目标3：培养学生运用大数据技术中的科学思维与计算思维，激发学生科技报国、奉献社会的情怀和使命担当。
二、课程教学内容和学时分配
章节
教学内容及其重难点
学时安排
4+2
第8章大数据分析与挖掘
教学内容：
（1）数据的描述性分析
（2）回归、分类与聚类的基本原理与常用算法
（3）分布式大数据挖掘算法典型案例
教学重点：回归、分类与聚类的基本原理与常用算法
教学难点：基于MapReduce的分布式大数据挖掘算法的设计与实现
4+2
第9章数据可视化
教学内容：
（1）数据可视化的常用方法
《大数据技术及应用》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程
编号
课程
名称
大数据技术及应用
课 程 基 本 情 况
学时
32（课堂）+18（实验）
课程性质
专业选修
先修课程
高级语言程序设计，数据库原理
考核方式
考试，作业考核，课堂表现考核
教材及
参考书
教材：严宣辉，张仕，赖会霞，韩凤萍.大数据技术及应用—基于Python语言.电子工业出版社.2021.10
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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《大数据技术与应用基础》教学大纲学时：60代码：适用专业：制定：审核：批准：一、课程的地位、性质和任务大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。
而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。
目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。
但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。
本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。
考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。
本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。
二、课程教学基本要求1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。
2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。
3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。
4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。
5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。
6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。
7. 明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。
理解Apex的工作过程并能简单应用。
8. 了解Druid的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。
了解Flink的重要概念和基本架构，掌握Flink简单的使用实例。
9. 理解Elasticsearch的基本架构，掌握Elasticsearch的一些入门操作。
了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。
三、课程的内容1．大数据概述了解大数据的产生和发展，识记大数据的特征、数据类型和系统，大数据的计算模式和技术层面间的关联。
2．数据获取识记基本概念，识记各功能应怎样用Scrapy爬虫实现，了解采集目标数据项定义，领会并掌握爬虫运行和数据存储技术。
3．Hadoop基础领会Hadoop的主要特点，识记Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、Hadoop YARN的原理，了解其生态系统中重要组成的原理，熟悉Hadoop的配置。
4．HDFS基本应用熟悉HDFS所需的API接口，了解数据流的工作过程，能简单操作HDFS的接口。
5．MapReduce应用开发了解所需的开发环境eclipse，领会Map过程与Reduce过程的工作原理，了解使用mapreduce解决实际问题时的步骤和思路，识记MapReduce代码的不同功能。
6．分布式数据库HBase识记HBase的基本概念，熟悉安装HBase集群的步骤，了解HBaseAPI的基本步骤。
7．数据仓库工具Hive领会Hive的作用，掌握Hive接口的使用，会利用Hive解决实战问题。
8．开源集群计算环境Spark了解Spark的基本思想，熟悉Spark所需的环境及API等，熟悉Spark实战的完整工作过程，领会其所需的代码。
9．流实时处理系统Storm识记Storm相关概念，掌握Storm环境的安装配置，了解Storm的基本使用10．企业级、大数据流处理Apex识记Apex的基本概念，掌握Apex的环境配置过程，理解常见组件的原理和特点，会简单的应用Apex解决问题。
11．事件流OLAP之Druid了解Druid的概念及其应用场所，掌握Druid单机环境的安装方法和步骤，并能利用Druid进行加载流数据处理数据查询等。
12．事件数据流引擎Flink识记Flink的基本概念，明白Flink的基本架构，能够安装Flink的单机和集群环境。
13．分布式文件搜索Elasticsearch了解Elasticsearch包含重要部分的基本概念，掌握Elasticsearch重要的安装过程，掌握简单的操作。
14．实例电商数据分析能够通过已经学习了解过的环境和工具等，有条理有步骤的对实例进行数据挖掘、数据处理和数据分析等，进而得出相关的结论。
四、课程的重点、难点1．大数据概述重点：大数据的概念和特征。
难点：大数据的计算模式和技术层面间的关联。
2．数据获取重点：Scrapy环境的搭建。
难点：网络爬虫获取数据的过程。
3．Hadoop基础重点：Hadoop的基础理论及安装。
难点：Hadoop单机及集群环境的部署方法。
4．HDFS基本应用重点：掌握HDFS的两种使用方法。
5．MapReduce应用开发重点：明白Map过程与Reduce过程的原理。
难点：独立编写满足自己需求的MapReduce程序。
6．分布式数据库HBase重点：HBase所包含的3个重要组件的工作方式。
难点：如何通过HBase shell和HBase API访问HBase。
7．数据仓库工具Hive重点：熟悉简单的Hive命令。
8．开源集群计算环境Spark重点：理解Spark的工作机制。
难点：解决实战时的步骤及思路。
9．流实时处理系统Storm重点：Storm的实时处理。
难点：利用Storm的特点对数据进行合适的处理。
10．企业级、大数据流处理Apex重点：Apex的流处理功能。
11．事件流OLAP之Druid重点：使用Druid进行加载和查询数据。
12．事件数据流引擎Flink重点：明白Flink的基本架构。
难点：Flink系统中进程间处理信息的原理。
13．分布式文件搜索Elasticsearch重点：Elasticsearch的基本架构。
14．实例电商数据分析难点：怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。
五、课时分配表六、实验项目及基本要求实验一通过爬虫获取数据要求：能安装爬虫所需环境，创建简单的爬虫项目。
成功完成爬虫核心实现。
实验二Hadoop安装与配置要求：Hadoop单机和集群模式的配置。
实验三实战HDFS的接口要求：能自主操作Java和命令行接口。
实验四编写简单的Mapreduce程序要求：完成MapReduce所需环境的配置，完成Mapreduce应用实例实验五分布式数据库HBase要求：安装HBase集群模式，能简单使用HBase shell和Hbase API。
实验六Hive的使用要求：会进行简单的Hive命令使用，熟悉Hive的复杂语句。
实验七Spark简单编程与聚类实战要求：了解Spark简单的RDD创建，了解各个实战的编程实现及解决过程。
实验八Storm安装与配置要求：了解Storm的概念及原理，了解Storm的安装和基本使用。
实验九Spark的使用和配置要求：掌握Apex的使用，了解Apex的基本配置。
实验十Druid环境配置要求：了解Druid的概念和使用，理解Druid的作用。
实验十事件数据流引擎Flink的使用要求：了解Flink的概念和部署过程，理解Flink的使用。
七、考核办法1．考试采用统一命题，闭卷考试，考试时间为120分钟。
2．本大纲各部分所规定基本要求、知识点及知识点下的知识细目，都属于考核的内容。
考试命题覆盖到各部分，并适当突出重点部分，加大重点内容的覆盖密度。
3．不同能力层次要求的分数比例大致为：识记占20%，领会占30%，简单应用占30%，综合应用占20%4．题的难度可分为易、较易、较难和难四个等级。
试卷中不同难度试题的分数比例一般为2:3:3:25．试题主要题型有：填空、单项选择、多选、简答、及综合应用等。
八、使用说明在本课程学习中，应从“了解”、“识记”、“领会”、“简单应用”、“综合应用”五个能力层次去把握：1. 了解：要求概念的基本掌握，是最基本要求。
2. 识记：要求能够识别和记忆本课程有关知识点的主要内容，并能够做出正确的表达、选择和判断。
3. 领会：在识记的基础上，要求能够领悟和理解本课程中有关知识点的内涵与外延，熟悉其内容要点和它们之间的区别与联系。
并能够根据考核的不同要求，做出正确的解释、说明和论述。
4. 简单应用：在领会的基础上，要求能够运用本课程中少量知识点，分析和解决一般的应用问题。
5. 综合应用：在简单应用的基础上，要求能够运用本课程中多个知识点，综合分析和解决复杂的应用问题。
九、教材及参考书大数据技术与应用基础人民邮电出版社陈志德主编2017.1。