大数据课程分类
大数据工程技术专业课程
大数据工程技术专业课程大数据工程技术专业旨在培养掌握大数据工程技术的人才，具备大数据的采集、存储、处理、分析与应用等方面的知识和技能。
为了达到这个目标，本专业的课程设置包括以下几个部分：一、数学与统计学基础课程为了掌握大数据工程技术，学生需要具备扎实的数学与统计学基础。
这部分课程包括概率论与数理统计、统计学基础、线性代数、微积分等。
这些课程为学生提供了数据分析、机器学习等方面的理论基础。
二、大数据技术基础课程大数据技术基础课程是大数据工程技术专业的重要组成部分。
这部分课程包括大数据导论、Hadoop生态系统、数据挖掘、数据可视化等方面的知识。
通过这些课程，学生可以深入了解大数据技术的原理和应用，为后续的专业课程打下基础。
三、专业方向课程大数据工程技术专业的学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择不同的专业方向。
目前，本专业主要包括数据科学、机器学习与、数据安全与隐私保护等方向。
学生可以根据自己的兴趣选择相应的课程，如数据科学导论、机器学习基础、导论、数据安全与隐私保护等。
这些课程为学生提供了更深入的专业知识和实践经验，有助于提高学生的职业竞争力。
四、实践课程为了培养学生的实际操作能力，本专业还设置了一系列实践课程。
这些课程包括数据挖掘实践、大数据分析实践、机器学习实践等。
通过这些实践课程，学生可以亲自动手进行数据处理、分析与应用，加深对所学知识的理解，提高解决实际问题的能力。
大数据工程技术专业的课程设置注重理论和实践的结合，旨在培养具备扎实理论基础和实际操作能力的专业人才。
通过系统的学习和实践，学生可以掌握大数据工程技术的前沿知识和技能，为未来的职业发展奠定坚实的基础。
数据科学与大数据技术开设课程
数据科学与大数据技术开设课程
数据科学与大数据技术是目前非常热门的领域，许多学校和机构都开设了相关的课程。
以下是一些常见的课程：
1. 数据科学导论：介绍数据科学的基本概念、方法和应用，包括数据收集、清洗、分析和可视化等。
2. 数据分析与统计学：学习统计学基础知识以及数据分析方法，包括描述统计、推断统计和回归分析等。
3. 机器学习：学习机器学习算法和模型，包括监督学习、无监督学习和深度学习等。
4. 大数据技术：学习大数据处理和分析的基本技术，包括Hadoop、Spark和NoSQL数据库等。
5. 数据挖掘：学习从大规模数据中发现模式和规律的方法和技术，包括聚类、分类和关联规则挖掘等。
6. 自然语言处理：学习处理人类语言的方法和技术，包括文本分类、情感分析和机器翻译等。
7. 数据可视化：学习如何使用图表、图形和可视化工具来呈现和解释数据。
8. 数据库管理：学习数据库设计、查询和优化等技术，以有效地存储和管理大量数据。
这些课程通常涵盖了数据科学和大数据技术的核心内容，学生可以根据自己的兴趣和需求选择适合的课程进行学习。
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。
数据科学与大数据技术和大数据管理与应用的课程对比
数据科学与大数据技术和大数据管理与应用的课程对比
数据科学与大数据技术和大数据管理与应用是两个相关但又有一些不同的课程。
数据科学与大数据技术课程通常涵盖以下几个方面：
1. 数据分析：学习数据的收集、清洗、处理和分析的技术和方法，包括统计学、机器学习、数据挖掘等。
2. 大数据技术：学习使用大数据工具和平台进行数据处理和分析，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
3. 数据可视化：学习将数据以可视化的形式呈现，以帮助理解和传达数据的洞察。
4. 数据管理：学习如何管理和组织大量的数据，包括数据存储、索引和查询等技术。
5. 数据隐私和安全：学习保护数据隐私和确保数据安全的技术和方法。
大数据管理与应用课程更注重以下几个方面：
1. 大数据架构：学习设计和构建大数据架构的基本原理和技术，包括分布式计算、集群管理、数据仓库等。
2. 大数据应用：学习如何将大数据技术应用于实际场景中，如
金融、医疗、营销等领域，以解决实际问题。
3. 数据治理：学习如何规划、组织和监管数据资产，确保数据的质量、完整性和一致性。
4. 数据策略和决策：学习如何使用数据作出有效的决策和制定数据策略，包括数据分析、预测和优化等技术。
综上所述，数据科学与大数据技术课程更注重数据分析和技术方面，而大数据管理与应用课程更注重大数据架构和应用方面。
当然，具体课程设置和内容可能因不同的教育机构而有所差异。
专科大数据技术专业课程
专科大数据技术专业课程一、专业概述大数据技术是一门研究如何从海量、复杂的数据中提取有价值信息的技术。
随着互联网、物联网等信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，大数据技术已经成为当今社会的重要支撑技术。
本专业培养具备大数据处理、分析、挖掘和应用能力的高级技术人才，为企事业单位提供数据处理、数据分析、数据挖掘等方面的技术支持。
二、专业课程设置1. 高等数学高等数学是大数据技术专业的基础课程，主要学习微积分、线性代数、概率论与数理统计等数学知识。
这些知识为后续的数据分析、数据挖掘等课程打下坚实的数学基础。
2. 程序设计基础程序设计基础课程主要学习计算机编程的基本知识和技能，包括C语言、Java语言等编程语言的基本语法、数据结构、算法等内容。
通过本课程的学习，使学生掌握编程的基本方法和技巧，为后续的大数据处理、数据分析等课程打下基础。
3. 数据结构与算法数据结构与算法课程主要学习各种数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）的基本原理和操作方法，以及常用的算法（如排序、查找、动态规划等）。
这些知识对于大数据分析、数据挖掘等领域具有重要的指导意义。
4. 数据库原理与应用数据库原理与应用课程主要学习关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）的基本原理、操作方法和应用场景。
通过本课程的学习，使学生掌握数据库的设计、管理和优化技能，为后续的大数据存储和处理等课程打下基础。
5. 数据挖掘与机器学习数据挖掘与机器学习课程主要学习数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及常用的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）。
通过本课程的学习，使学生掌握数据挖掘和机器学习的基本理论和实践技能，为大数据分析等领域提供技术支持。
6. 大数据处理技术大数据处理技术课程主要学习大数据处理的基本原理、技术和工具，包括Hadoop、Spark等大数据处理框架的原理和使用方法。
通过本课程的学习，使学生掌握大数据处理的基本技能，为大数据分析和挖掘等领域提供技术支持。
大数据专业大学生学习计划
大数据专业大学生学习计划一、学习目标作为一名大数据专业的大学生，我的学习目标主要包括：1. 深入理解大数据相关的基础理论知识，包括数据结构、数据分析、数据挖掘等方面的知识；2. 掌握大数据处理工具和技术，包括Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，并能够运用这些工具进行大数据处理和分析；3. 掌握数据可视化工具和技术，能够将大数据处理结果以直观的方式展现出来；4. 熟悉大数据应用领域和行业需求，能够根据不同领域的需求进行大数据分析和应用。
二、学习课程安排我将按照以下学习课程安排来达成上述学习目标：1. 大数据基础课程- 数据结构与算法- 大数据分析- 数据挖掘与机器学习- 数据存储与管理- 大数据处理技术2. 大数据技术课程- Hadoop技术- Spark技术- Flink技术- 数据仓库与数据湖技术3. 数据可视化课程- 数据可视化基础- 数据可视化工具使用- 数据图形设计4. 大数据应用课程- 金融大数据应用- 医疗大数据应用- 物流大数据应用- 电商大数据应用5. 实践课程- 大数据处理实践- 数据可视化实践- 大数据应用案例分析三、学习计划我将根据以上学习课程安排，制定以下学习计划：1. 第一年- 第一学期：学习大数据基础课程，包括数据结构与算法、大数据分析、数据挖掘与机器学习等课程。
- 第二学期：学习大数据技术课程，包括Hadoop技术、Spark技术、Flink技术等课程。
2. 第二年- 第一学期：学习数据可视化课程，包括数据可视化基础、数据可视化工具使用、数据图形设计等课程。
- 第二学期：学习大数据应用课程，包括金融大数据应用、医疗大数据应用、物流大数据应用、电商大数据应用等课程。
3. 第三年- 第一学期：进行实践课程，包括大数据处理实践、数据可视化实践、大数据应用案例分析等课程。
- 第二学期：进行毕业设计或实习项目，完成一个大数据相关的研究或项目。
四、学习方法为了更好地达成学习目标，我将采取以下学习方法：1. 多参与课堂讨论和实验课程，深入理解课程内容；2. 积极参加大数据相关的比赛和实践活动，锻炼实际操作能力；3. 阅读大量相关书籍和论文，提升学术能力和研究水平；4. 和导师和同学多交流，互相学习、互相促进，共同进步。
大数据网络培训课程
大数据网络培训课程
1、Java语言基础
JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
Java语言基础包括Java 开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。
2、HTML、CSS与Java
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。
3、Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。
而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。
还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
4、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。
Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
5.其他课程
数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统
Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。
《大数据技术入门》课程教学大纲
《大数据技术入门》课程教学大纲
【课程名称】大数据技术入门
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术专业、人工智能技术专业、云计算技术与应用专业，一年级学生【学时学分】周学时4，共48学时，3学分
【课程概况】
《大数据技术入门》课程是大数据技术、云计算技术与应用专业必修课，也是人工智能技术专业的选修课。
《数据清洗》是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，是大数据专业的基础性课程，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《Python程序设计》，后续课程为《大数据分析》、《大数据可视化》。
【课程目标】
通过本课程的学习，让学生接触并了解大数据的基本原理和基本技术，使学生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】
【。
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大数据课程：基础阶段：L i n u x、D o c k e r、K V M、M y S Q L基础、O r a c l e基础、M o n g o D B、r e d i s。
h a d o o p m a p r e d u c e h d f s y a r n：h a d o o p：H a d o o p概念、版本、历史，H D F S工作原理，Y A R N介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：h b a s e、h i v e、s q o o p。
大数据架构设计阶段：F l u m e分布式、Z o o k e e p e r、K a f k a。
大数据实时计算阶段：M a h o u t、S p a r k、s t o r m。
大数据数据采集阶段：P y t h o n、S c a l a。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据之L i n u x+大数据开发篇25353大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇大数据之运维、云计算平台篇大数据之P B级别性能优化篇大数据之J a v a企业级核心技术篇课程一、大数据运维之L i n u x基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好L i n u x基础，以便更好地学习H a d o o p，h b a s e,N o S Q L，S p a r k，S t o r m，d o c k e r,o p e n s t a c k 等众多课程。
因为企业中的项目基本上都是使用L i n u x环境下搭建或部署的。
1）L i n u x系统概述2）系统安装及相关配置3）L i n u x网络基础4）O p e n S S H实现网络安全连接5）v i文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）L i n u x文件和目录管理9）L i n u x终端常用命令10）l i n u x系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术-H a d o o p 2.x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统H D F S用于存储海量数据，无论是H i v e、H B a s e或者S p a r k数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架Y A R N，是H a d o o p云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架M a p R e d u c e、S p a r k应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架M a p R e d u c e目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。
H a d o o p2.x的编译、环境搭建、H D F S S h e l l使用，Y A R N集群资源管理与任务监控，M a p R e d u c e编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性H A）必须要掌握的。
2. 2.1）大数据应用发展、前景2）H a d o o p 2.x概述及生态系统3）H a d o o p 2.x环境搭建与测试1）H D F S文件系统的架构、功能、设计2）H D F S J a v a A P I使用3）Y A R N架构、集群管理、应用监控4）M a p R e d u c e编程模型、S h u f f l e过程、编程调优2.1）分布式部署H a d o o p 2.x 2）分布式协作服务框架Z o o k e e p e r3）H D F S H A架构、配置、测试4）H D F S 2.x中高级特性5）Y A R N H A架构、配置6）H a d o o p主要发行版本（C D H、H D P、A p a c h e）1）以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析2）原数据采集3）数据的预处理（E T L）4）数据的分析处理（M a p R e d u c e）课程三、大数据开发核心技术-大数据仓库H i v e精讲h i v e是基于H a d o o p的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一数据库表，并提供简单的s q l查询功能，可以将s q l语句转换为M a p R e d u c e任务进行运行。
其优点是学习成本低，可以通类S Q L语句快速实现简单的M a p R e d u c e统计，不必开发专门的M a p R e d u c e应用，十分适合数据仓库的统计分析。
1）H i v e功能、体系结构、使用场景2）H i v e环境搭建、初级使用3）H i v e原数据配置、常见交互方式1）H i v e中的部表、外部表、分区表2）H i v e数据迁移3）H i v e常见查询（s e l e c t、w h e r e、d i s t i n c t、j o i n、g r o u p b y）4）H i v e置函数和U D F编程1）H i v e数据的存储和压缩2）H i v e常见优化（数据倾斜、压缩等）1）依据业务设计表2）数据清洗、导入（E T L）3）使用H i v e Q L，统计常见的指标课程四、大数据协作框架-S q o o p/F l u m e/O o z i e精讲S q o o p是一款开源的工具，主要用于在H a d o o p(H i v e)与传统的数据库(m y s q l、p o s t g r e s q l...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：M y S Q L,O r a c l e ,P o s t g r e s等）中的数据导进到关系型数据库中。
S q o o p项目开始于2009年，最早是作为H a d o o p的一个第三方模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发人员能够更快速的迭代开发，S q o o p独立成为一个A p a c h e项目。
1）S q o o p功能、使用原则2）将R D B M S数据导入H i v e 表中（全量、增量）3）将H D F S上文件导出到R D B M S表中1）F l u m e设计架构、原理（三大组件）2）F l u m e初步使用，实时采集数据3）如何使用F l u m e监控文件夹数据，实时采集录入H D F S中4）任务调度框架O o z i e1）使用O o z i e调度M a p R e d u c e J o b和H i v e Q L2）定时调度任务使用课程五、大数据W e b开发框架-大数据W E B工具H u e精讲H u e是一个开源的A p a c h e H a d o o p U I系统，最早是由C l o u d e r a D e s k t o p演化而来，由C l o u d e r a贡献给开源社区，它是基于P y t h o n W e b框架D j a n g o实现的。
通过使用H u e我们可以在浏览器端的W e b控制台上与H a d o o p集群进行交互来分析处理数据，例如操作H D F S上的数据，运行M a p R e d u c e J o b等等。
1）H u e架构、功能、编译2）H u e集成H D F S3）H u e集成M a p R e d u c e 4）H u e集成H i v e、D a t a B a s e 5）H u e集成O o z i e课程六、大数据核心开发技术-分布式数据库H B a s e从入门到精通H B a s e是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于F a yC h a n g所撰写的G o o g l e论文“B i g t a b l e：一个结构化数据的分布式存储系统”。
H B a s e在H a d o o p之上提供了类似于B i g t a b l e的能力，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用H B a s e技术可在廉价P C S e r v e r上搭建起大规模结构化存储集群1）H B a s e是什么、发展、与R D B M S相比优势、企业使用2）H B a s e S c h e m a、表的设计3）H B a s e环境搭建、s h e l l 初步使用（C R U D等）1）H B a s e数据存储模型2）H B a s e J a v a A P I使用（C R U D、S C A N等）3）H B a s e架构深入剖析4）H B a s e与M a p R e d u c e集成、数据导入导出1）如何设计表、表的预分区（依据具体业务分析讲解）2）H B a s e表的常见属性设置（结合企业实际）3）H B a s e A d m i n操作（J a v a A P I、常见命令）1）依据需求设计表、创建表、预分区2）进行业务查询分析3）对于密集型读和密集型写进行H B a s e参数调优课程七、S p a r k技术实战之基础篇-S c a l a语言从入门到精通为什么要学习S c a l a？源于S p a r k的流行，S p a r k是当前最流行的开源大数据存计算框架，采用S c a l a语言实现，各大公司都在使用S p a r k：I B M宣布承诺大力推进A p a c h e S p a r k项目，并称该项目为：在以数据为主导的，未来十年最为重要的新的开源项目。
这一承诺的核心是将S p a r k嵌入I B M业领先的分析和商务平台，S c a l a具有数据处理的天然优势，S c a l a是未来大数据处理的主流语言1)-S p a r k的前世今生2)-课程介绍、特色与价值3)-S c a l a编程详解：基础语法4)-S c a l a编程详解：条件控制与循环11)-S c a l a编程详解：M a p 与T u p l e12)-S c a l a编程详解：面向对象编程之类13)-S c a l a编程详解：面向对象编程之对象14)-S c a l a编程详解：面向5)-S c a l a编程详解：函数入门6)-S c a l a编程详解：函数入门之默认参数和带名参数7)-S c a l a编程详解：函数入门之变长参数8)-S c a l a编程详解：函数入门之过程、l a z y值和异常9)-S c a l a编程详解：数组操作之A r r a y、A r r a y B u f f e r 以及遍历数组10)-S c a l a编程详解：数组操作之数组转换对象编程之继承15)-S c a l a编程详解：面向对象编程之T r a i t16)-S c a l a编程详解：函数式编程17)-S c a l a编程详解：函数式编程之集合操作18)-S c a l a编程详解：模式匹配19)-S c a l a编程详解：类型参数20)-S c a l a编程详解：隐式转换与隐式参数21)-S c a l a编程详解：A c t o r 入门课程八、大数据核心开发技术-存计算框架S p a r k精讲S p a r k是U C B e r k e l e y A M P l a b所开源的类H a d o o p M a p R e d u c e的通用并行框架，S p a r k，拥有H a d o o p M a p R e d u c e所具有的优点。