大数据课程体系
大数据技术专业(群)人课程体系
大数据技术专业（群）人课程体系学时安排应根据学生的认知特点和成长规律，注重各类课程学时的科学合理分配；可根据专业特点与相关行业生产特点灵活设置大小学期。
三年制高职每学年教学时间不少于40周，总学时数约为2500-2800,顶岗实习一般按每周24-30学时计算。
每学时不少于45分钟。
学分与学时的换算。
一般18学时计为1个学分，三年制中职总学分一般不少于170学分，三年制高职总学分一般不少于140学分。
军训、入学教育、社会实践、毕业设计（或毕业论文、毕业教育）等，以1周为1学分。
高等职业学校公共基础课程学时应不少于总学时的25虬必须保证学生修完公共基础必修课程的内容和总学时数。
高职选修课教学时数占总学时的比例均应不少于10%o职业院校学生顶岗实习一般为6个月，学校可根据实际情况，采取工学交替、多学期、分段式等多种形式组织实施。
一、课程体系构建主要包括公共课程和专业课程，公共基础课由思政德育课和通识课组成，专业课由专业基础课和专业核心课组成。
二、实践课程体系一般包括专业基础课程、专业核心课程、专业拓展课程，并涵盖有关实践性教学环节。
学校自主确定课程名称，但应包括以下主要教学内容：（1）专业基础课程包括线性代数、概率与统计学、网络基础、程序设计基础、1.1.NUX操作系统、数据库技术、HTM1.5前端开发。
（2）专业核心课程根据企业需求确定专业培养目标和人才规格，由岗位职责划分专业基本能力和拓展能力，由职业养成规律确定能力等级和培养计划，由企业工作任务整合出职业化的课程体系,总结职业教育理念建设优质核心课程内容。
包括HadOoP应用技术、WEB前端开发高级、PythOn前端开发，spass数据分析、PoWerB1.可视化、大数据数据采集与爬虫、大数据可视化技术等。
三、素质教育课程体系根据党和国家有关文件规定，将思想政治理论、中华优秀传统文化、体育、军事理论与军训、大学生职业发展与就业指导、心理健康教育等列入公共基础必修课；并可将党史国史、劳动教育、大学语文、信息技术、高等数学、公共外语、创新创业教育、健康教育、美育、职业素养等列入必修课或选修课。
大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍
让知识带有温度。
大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍大数据专业开设的课程有许多，以至于许多同学不知道大数据需要学什么课程。
下面是我整理共享的大数据专业课程介绍，欢迎阅读与借鉴，盼望对你们有关心!大数据学习的课程大数据专业开设的课程有许多，例如高等数学、数理统计、概率论;Python编程、JA V A编程、Web开发、Linux操作系统;面对对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
不同的院校对课程支配略有不同，这些课程旨在培育同学对系统管理和数据挖掘的方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化呈现与分析力量的高级专业大数据技术人才。
大数据专业将来就业方向1、大数据工程师大数据工程师包涵了许多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等。
2、Hadoop开发工程师参加优化改进数据平台基础服务，参加日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。
3、大数据研发工程师第1页/共3页千里之行，始于足下构建分布式大数据服务平台，参加和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。
4、大数据分析师利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化;负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对将来的猜测。
大数据需要学习的课程第一阶段：大数据技术入门1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/名目创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，掌握，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础学问，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。
《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。
“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革
本栏目责任编辑：王力计算机教学与教育信息化“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革林宛杨（福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院，福建福州350007）摘要：该文以“职教20条”建设为背景，将课程改革作为深化内涵建设的切入点和突破口，研究了高职院校大数据专业新时代人才培养需求，提出了课程体系改革指导原则。
在该基础上，聚焦课程体系改革的架构设计，进一步优化大数据课程体系，实现高职教育内涵式发展。
关键词：职教20条；大数据；课程体系中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0170-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Reform of Big Data Curriculum System under the Background of “20Items of Vocational Education ”LIN Wan-yang(School of Information and Intelligent Transportation,Fujian Chuanzheng Communication College,Fuzhou 350007,China)Abstract:The paper is based on the construction of "20items of Vocational education"Taking curriculum reform as the entry point and breakthrough point of deepening connotation construction.It also studies the talent training needs of big data majors in higher vocational colleges in the new era and puts forward the guiding principles of reform for the curriculum system.On this basis,it fo⁃cuses on the framework design of curriculum system reform,further optimize the big data curriculum system,to achieve the conno⁃tative development of higher vocational education.Key words:20items of vocational education;big data;curriculum system1背景职业教育是我国的教育体系的重要组成部分，为国民经济和社会的发展提供了有力的人才和智力支持。
大数据专业高中课程设计
大数据专业高中课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据概念、特点及其在现代社会中的应用；2. 掌握数据处理、分析与挖掘的基本方法，了解常见的大数据技术；3. 了解数据可视化原理，学会使用相关工具进行数据可视化展示。
技能目标：1. 能够运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析；2. 掌握使用大数据技术（如Hadoop、Spark）进行分布式计算；3. 学会使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI）展示数据分析结果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队协作和沟通能力，使其具备良好的职业素养；3. 增强学生的数据安全意识，使其遵循法律法规，尊重数据隐私。
课程性质：本课程为大数据专业高中课程，旨在帮助学生掌握大数据基本概念、技术和应用，为未来进一步学习和从事相关工作打下基础。
学生特点：高中学生具有一定的计算机基础和数学知识，对新鲜事物充满好奇，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养其创新思维和实际操作能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为我国大数据产业发展贡献力量。
二、教学内容1. 大数据概念与背景- 大数据的定义、特点- 大数据的发展历程- 大数据在各领域的应用2. 数据处理与分析- 数据类型与数据结构- 数据预处理方法- 数据分析方法（统计分析、机器学习）3. 常见大数据技术- 分布式存储（Hadoop HDFS）- 分布式计算（MapReduce、Spark）- 流式处理（Apache Kafka、Apache Flink）4. 数据可视化- 数据可视化原理- 常见数据可视化工具（Tableau、Power BI）- 数据可视化案例分析5. 大数据安全与隐私- 数据安全策略与措施- 数据隐私保护法律法规- 大数据伦理与道德教学内容根据课程目标进行科学性和系统性组织，按照以下教学大纲安排：第1周：大数据概念与背景第2周：数据处理与分析第3周：常见大数据技术第4周：数据可视化第5周：大数据安全与隐私教材章节关联：第1章：大数据概述第2章：数据处理与分析第3章：大数据技术第4章：数据可视化第5章：大数据安全与隐私三、教学方法为了提高教学效果，激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师以讲解、演示等形式，系统地传授大数据基本概念、原理和技术。
大数据时代会计学专业课程体系研究
大数据时代会计学专业课程体系研究随着信息技术的不断发展和大数据时代的到来，会计学专业面临着新的挑战和机遇。
在大数据时代，传统的会计学专业课程体系需要进行深刻的研究和调整，以适应新的发展需求和趋势。
本文将对大数据时代会计学专业课程体系进行研究，探讨如何通过调整课程内容和设置新的课程，使会计学专业更好地适应大数据时代的发展需要。
一、大数据时代的背景和影响大数据时代是信息技术持续发展的结果，随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的不断发展，产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的信息资源，对于企业和个人来说具有重要的意义。
在大数据时代，管理和分析这些海量数据成为了一项重要的工作，相关的技术和方法也得到了快速的发展和应用。
大数据时代对于会计学专业的影响主要体现在以下几个方面：1. 数据量的增加：大数据时代产生了海量的数据，包括企业的财务数据、市场数据、客户数据等。
如何管理和分析这些数据成为了一个重要问题，会计学专业需要在数据处理和分析方面进行调整和提升。
2. 数据质量的保证：在大数据时代，数据的质量对于决策和分析的准确性有着重要影响。
会计学专业需要重视数据质量的管理和保证，强化数据的准确性和可信度。
3. 数据分析能力的需求：大数据时代对于会计师的专业能力提出了新的要求，需要具备较强的数据分析能力和技术应用能力。
传统的会计学专业课程往往未能满足这一需求，需要进行相应调整和补充。
大数据时代对于会计学专业的课程体系提出了新的挑战和需求，需要进行深入的研究和调整，以适应新的发展需要。
1. 课程内容的调整在大数据时代，会计学专业需要调整课程内容，加强数据分析、数据管理、数据挖掘等方面的教学内容。
在财务会计、管理会计等基础课程的基础上，可以增加数据分析方法、数据管理技术、数据挖掘模型等新的内容，培养学生的数据分析能力和技术应用能力。
在审计、财务管理、成本管理等实务课程中也需要加强对大数据时代的应用，引入实际案例和项目，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
“岗课赛证”融通下的大数据专业课程体系探究
130知识文库2023.2（上）1 引言大数据时代催生了大数据技术专业人才需求，而高职院校应及时关注大数据相关技术应用型人才培养，融基础理论、工程实践于一体，为大数据新兴产业发展提供应用性、实用性、国际化的复合型专业人才支撑。
笔者提出构建基于“岗、赛、证三融合”的大数据技术专业人才培养模式，建立“对接职业技能证书、行业岗位需求、赛教融通”的大数据技术专业课程体系，搭建大数据技术专业人才培养的岗赛证实训一体化培养模式平台，充分发挥其育人功能，培育工匠精神，形成以赛促教、岗课对接、赛证融合的专业课程体系，促进对核心专业课程改革探索与实践。
2 大数据技术专业发展历程与现状2.1 专业建设政策导向与背景国务院在2019年发布了关于职业教育改革的七个方面二十项条例的《国家职业教育改革实施方案》(以下简称“职教二十条”)，其中的核心思想指出必须进行深化改革并且让新时代的职业教育促进当前的现代化建设。
职教二十条中的第九条明确指出，“坚持知行合一、工学结合”，强调校企合作与赛证融通是本专业课程改革的一个重要方向。
2.2 当前大数据产业对人才的需求随着大数据时代的到来，使电子信息技术融入每个人生活中的方方面面，所以使国家科学技术岗位与互联网企和浏览各招聘网站以及相关文献，笔者整理调研结果梳理成本专业所对应的核心岗位及核心职业能力。
大数据技术专业面向的主要岗位及职业能力要求见表1。
4对标职业院校技能大赛分析学生需要具备的知识技能4.1 大数据技术与应用赛项的竞赛目的通过大赛培养参赛选手在企业真实项目环境下进行大数据平台搭建（容器环境）、离线数据处理、数据挖掘、数据采集与实时计算、数据可视化以及综合分析等方面的能力。
激发学生自主学习能力和解决问题的能力，达到以赛促教、以赛促学、以赛促改、赛课融通、赛训结合的目的。
4.2 参加竞赛应具备的知识技能大赛重点考查参赛选手大数据平台搭建（容器环境）、数据挖掘、数据采集与实时计算等能力。
大数据专业课程设置
基于大数据的应用案例—国外
• 从早期流感发现说起，数据分析……
ห้องสมุดไป่ตู้
• 2009年甲型H1N1流感迅速传播；
• 全球的公共卫生机构都担心一场致命的流行病即将来袭；
• 评论家警告可能会引发类似于1918年在西班牙爆发的大规模流感（夺人向走们疾数患控病中千不心万一的人定通性马知上严命去重）医延；院迟；；
• 医学界还没有研制出抗这种新型流感病毒的疫苗；
• ……
大数据的产生
• 到底增长有多快呢？先看一看DOMO的数据。
大数据的产生
• 相比更早的历史又如何？
• 马丁·希尔伯特（Martin Hilbert）的比较全面的研究：范围不仅包括书籍、 图画、电子邮件、照片、音乐、视频（模拟和数字），还包括电子游戏、 电话、汽车导航和信件等。
• 指出，在2000年的时候，数字存储信息仍只占全球数据量的25%,另外 75%的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。
• 场景：主要有网页点击数的实时统计、传感器网络、金融中的高频交易(a) 数据采集应用；(b) 金融银行 业的应用
• 代表性的开源系统如Twitter 的Storm、Facebook 的Scribe、Yahoo的S4以及Linkedin 的Kafka、 Samza等。
交互数据处理
• 场景：信息处理系统领域和互联网领域最多。具体包括，(a)人机交互：信息处理系统领域中传统的OLTP 和OLAP；(b)人际交互：互联网中交互式数据处理。
• 代表性的开源系统： Berkeley 的Spark 系统和Google 的Dremel 系统
大数据处理与分析关键技术
社会计算
1.在线社会网络结构分析 2.在线社会网络的信息传播 3.社会媒体中信息检索与数据挖掘
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
flumeAVROClient开发
flume和kafka的整合
Zookeeper
开发
Zookeeperjavaapi开发
Zookeeperrmi高可用分布式集群开发
Zookeeperredis高可用监控实现
Netty异步io通信框架
Zookeeper实现netty分布式架构的高可用
大数据课程体系
Java基础
JAVA开发基础知识
Eclipse开发环境
多线程技术
Socket网络技术
RegularExpression
Java反射技术
各种实战设计模式
面向对象设计原则详解
Javacollection
Reflection
JVM原理与配置、调优
Java设计模式
Linux大纲
Linux的介绍与安装
StreamingWindow的操作
sparksql编程实战
spark的多语言操作
SparkMLlib
机器学习
介绍
回归算法
分类算法
第四章推荐系统
第五章聚类
Kmeans
Docker
Storm的应用场景
Storm和Hadoop的对比
Storm集群的安装的linux环境准备
zookeeper集群搭建
Storm集群搭建
Storm配置文件配置项讲解
集群搭建常见问题解决
Storm常用组件和编程API：Topology、Spout、Bolt
Storm分组策略(streamgroupings)
使用Strom开发一个WordCount例子
Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug
Storm事物处理
Stoafka：消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API
Hive简介
Hive集群
客户端简介
HiveQL介绍与SQL的比较
数据类型
外部表和分区表
ddl与CLI客户端演示
dml与CLI客户端演示
select与CLI客户端演示
Operators和functions与CLI客户端演示
Hiveserver2与jdbc
用户自定义函数（UDF和UDAF）的开发与演示
Hive优化
kafka
kafka是什么
kafka体系结构
kafka配置详解
kafka的安装
kafka的存储策略
kafka分区特点
kafka的发布与订阅
zookeeper协调管理
java编程操作kafka
scala编程操作kafka
flume和kafka的整合
Kafka和storm的整合
Storm
Storm的基本概念
VMwareWorkstation虚拟软件安装ubuntu安装
Linux的常用命令
Linux系统进程管理常用命令ps、pkill、top、htop等的使用；
Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解
nano编辑器
Linux权限管理：用户、组
Linux权限管理：文件权限rwx
Linux网络管理：hosts,hostname,ifconfig
scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构
scala的函数、默认参数、变长参数等
scala的数组、变长数组、多维数组等
scala的映射、元组等操作
scala的类，包括bean属性、辅助构造器、主构造器等
scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等
scala的包、引入、继承等概念
StormTrident概念
Tridentstate原理
Trident开发实例
StormDRPC(分布式远程调用)介绍
StormDRPC实战讲解
Storm和的整合：StormonYarn
Storm开发实战：Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战，以及多个案例
Scala
scala解释器、变量、常用数据类型等
Hdfsshell
Hdfsjavaapi
InputSplit和OutputSplit
BlockSize配置
最少副本数配置
MR作业流程分析
编写Mapper程序
编写Reducer程序
执行Mapreduce过程
Hadoop核心类讲解,RM,NM,NN,DN
YARN调度框架事件分发机制
Hadoop底层IPC原理和RPC
Spark集群搭建
集群搭建常见问题解决
Spark原理核心组件和常用RDD
数据本地性
任务调度
DAGScheduler
TaskScheduler
Spark源码解读
性能调优
Spark和整合：SparkonYarn原理
SparkStreaming
实时计算
SparkStreaming：数据源和DStream
无状态transformation与有状态transformation
Hadoop的底层googleProtoBuf的协议分析
分布式数据库
Hbase
HBase简介与RDBMS的对比
系统架构
HBase上的MapReduce
Hbase核心术语介绍
Hbase基本操作
HBaseShell以及演示
Hbase树形表设计
Hbase一对多和多对多表设计
Hbase调优(读、写、设计)
数据仓库Hive
数据迁移工具Sqoop
Sqoop简介和配置
Sqoopshell常见命令
Sqoop导入与导出
Flume分布式
日志框架
flume简介-基础知识
flume安装与测试
flume部署方式
flumesource相关配置及测试
flumesink相关配置及测试
flumeselector相关配置与案例分析
flumeSinkProcessors相关配置和案例分析
scala的特质
scala的操作符
scala的高阶函数
scala的集合
scala数据库连接
Spark
大数据处理
Spark简介与应用场景
RDD
Transformation
Action
Spark计算PageRank
Lineage
Spark模型简介
Spark缓存策略和容错处理
宽依赖与窄依赖
Spark配置讲解
安装JDK
Hadoop
Hadoop介绍，发展史，国内外现状，未来
Hadoop核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构
Hadoop的集群结构
Hadoop独立模式安装与测试
Hadoop启动与停止
SSH安装与配置
Hadoop伪分布式和完全分布式安装配置
HDFS底层工作原理
HDFSdatanode,namenode详解