大数据导论 教学大纲、授课计划 林子雨.docx

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1、大数据导论教学大纲课程名称：大数据导论课程代码：课程类型：专业必修课学分：2总学时：32理论学时：32实验（上机）学时：O适用专业：数据科学与大数据技术先修课程：计算机文化基础一、课程性质、目的和任务大数据时代已经全面开启，带来了信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。了解大数据概念、具备大数据思维，熟悉大数据技术是新时代对人才的新要求。本课程高屋建领探讨大数据，内容深入浅出，简单易懂，适合计算机相关专业各个年级学生学习。课程内容包括大数据概述，大数据与云计算、物联网、人工智能、区块链，大数据应用，大数据基础知识（大数据安全，大数据思维，大数据伦理，数据共享，数据开放

2、，大数据交易），数据采集与预处理，数据存储与管理，数据处理与分析，数据可视化等。二、教学基本要求本课程旨在实现以下几个培养目标：（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；（2） 了解大数据概念，熟悉大数据应用，培养大数据思维，养成数据安全意识；（3） 了解大数据专业知识体系，形成对大数据专业的整体认知；（4）熟悉大数据各个环节的相关技术，为后续深入学习相关大数据技术奠定基础；（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。三、教学内容及要求第1章大数据概述1.1 数据1.2 大数据时代1.3 大数据的发展历程1.4 世界各国的大数据发展战略1.5 大数据的概念1.6 大数据的影响1.

3、7 大数据的应用1.8 大数据产业1.9 高校大数据专业第2章大数据与其他新兴技术的关系2. 1云计算2.1 物联网2.2 大数据与云计算、物联网的关系2.3 大数据与人工智能2.4 大数据与区块链第3章大数据基础知识3.1大数据安全3. 2大数据思维3. 3大数据伦理3. 4数据共享3. 5数据开放3. 6大数据交易第4章大数据应用4.1大数据在互联网领域的应用4. 2大数据在生物医学领域的应用4. 3大数据在物流领域的应用4.4大数据在城市管理领域的应用4. 5大数据在金融领域的应用4. 6大数据在汽车领域的应用4. 7大数据在零售领域的应用4. 8大数据在餐饮领域的应用4. 9大数据在电

4、信领域的应用4.1 大数据在能源领域的应用4.2 大数据在体育和娱乐领域的应用4 .12大数据在安全领域的应用5 .13大数据在政府领域的应用4. 14大数据在日常生活中的应用第5章数据采集与预处理4.1 数据采集4.2 数据清洗5. 3数据转换5.4数据脱敏第6章数据存储与管理6. 1传统的数据存储与管理技术7. 2大数据时代的数据存储与管理技术8. 3大数据处理架构Hadoop9. 4分布式文件系统HDFS10. 5NoSQ1数据库11. 6云数据库6. 7分布式数据库HBase6.8 Goog1eSpanner第7章数据处理与分析6.9 数据处理与分析的概念7. 2机器学习和数据挖掘算法

5、7. 3大数据处理与分析技术7. 4大数据处理与分析代表性产品第8章数据可视化8. 1可视化概述8. 2可视化图标8. 3可视化工具8.4可视化典型案例第9章大数据分析综合案例9. 1规划网站9. 1案例任务9. 2系统设计9. 3技术选择9.8 系统实现9.9 案例所需知识和技能四、学时分配章（或节）主要内容3学安第1章大数据概述数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业2第2章大数据与其他新兴技术的关系物联网的概念和应用、云计算的概念和应用、大数据和云计算以及物联网的相互关系、人工智能的概念与关键技术、大数据

6、与人工智能的关系、区块链的概念与技术原理、大数据与区块链的关系4第3章大数据基础知识大数据安全，大数据思维，大数据伦理，数据共享，数据开放，大数据交易6第4章大数据应用大数据在各行各业的主要应用4第5章数据采集与预处理数据采集、数据清洗、数据转换、数据脱敏2第6章数据存储与管理传统的数据存储与管理技术、大数据时代的数据存储与管理技术、大数据处理架构Hadoop,分布式文件系统HDFS、NOSQ1数据库、云数据库、分布式数据库HBase4第7章数据处理与分析数据处理与分析的概念、机器学习和数据挖掘算法、大数据处理与分析技术、大数据处理与分析代表性产品6第8章数据可视化可视化概述、可视化图表、可视

7、化工具、可视化典型案例2第9章大数据分析综合案例案例任务、系统设计、技术选择、系统实现、案例所需知识和技能2合计32五、考核办法本课程的总成绩由平时成绩、期中成绩和期末成绩三部分组成。平时成绩占总成绩的20%,期中成绩占总成绩的10船期末成绩占总成绩的70%。六、推荐教材和教学参考书教材：林子雨编著大数据导论，人民邮电出版社，2023年8月第1版。ISBN:978-7-115-54446-9,定价：49.80TGo参考书：维克托迈尔-舍恩伯格，肯尼思库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革.盛杨燕等译.杭州：浙江人民出版社，2013.大数据导论授课计划表序号周次节次教学内容（标明章、节）作

8、业（内容）第1章大数据概述大数据的发展及应用第2章大数据与其他新兴技术的关系2.1 云计算2.2 物联网2.3 大数据与云计算、物联网的关系大数据与云计算和物联网之间的关联有哪些方面？第2章大数据与其他新兴技术的关系2.4 大数据与人工智能2.5 大数据与区块链大数据与人工智能和区块链之间有哪些方面联系？第3章大数据基础知识3.1大数据安全3.2大数据思维3.3大数据伦理大数据从安全、思维和伦理角度有哪些具体实例第3章大数据基础知识3.4数据共享数据共享案例有哪些？数据开放的意义？3.5数据开放第3章大数据基础知识3.6大数据交易大数据交易发展现状第4章大数据应用大数据在哪些方面的应用第4章大

9、数据应用大数据在哪些方面的应用第5章数据采集与预处理数据采集方法有哪些？对数据处理有哪些方法？第6章数据存储与管理6.1 传统的数据存储与管理技术6.2 大数据时代的数据存储与管理技术传统数据存储与现代大数据管理区别在哪里？第6章数据存储与管理6.3大数据处理架构Hadoop6.4分布式文件系统HDFS6.5NoSQ1数据库6. 6云数据库6.7 分布式数据库HBase6.8 Goog1eSpanner了解各种数据处理技术第7章数据处理与分析7.1数据处理与分析的概念数据分析与数据挖掘和数据处理的关系第7章数据处理与分析7.2机器学习和数据挖掘算法7.3大数据处理与分析技术数据挖掘算法有哪些？第7章数据处理与分析7.4大数据处理与分析代表性产品了解大数据处理与分析代表性的产品第8章数据可视化可视化发展第9章大数据分析综合案例分析综合案例