大数据应用技术教学大纲.docx

大数据应用技术 一、课程说明 课程编号： 090289Z10 课程名称：大数据应用技术 /Technology and application of Big data 课程类别：专业教育课 学时/学分： 32/2 先修课程：计算机程序设计基础（ C 语言）、数据结构 适用专业：物联网工程、计算机科学与技术、信息安全 教材、教学参考书： 1.赵刚 .大数据 : 技术与应用实践指南 .北京:电子工业出版社 , 2013 年 2.杨巨龙 .大数据技术全解 :基础、 设计、 开发与实践 . 北京: 电子工业出版社 , 2014 年 3.张良均等主编 . 大数据技术丛书 ?数据挖掘 :实用案例分析 .北京: 机械工业 出版社 , 2013 年 . 二、课程设置的目的意义 数据 ”一词已成为当下最热门的词汇之一。 人们热切期待大数据能给工作、 学习和生活等方面带来前所未有的变化，而大数据的采集、存储、计算、分析挖 掘、呈现和安全等技术正是实现这一变化的关键。 《大数据应用技术》这门课程 可以作为计算机软件专业的本科生和研究生的大数据技术教材， 也可作为大数据 技术开发培训、大数据系统咨询规划培训的教材。 《大数据应用技术》这门课程 的重点在于，通过贯通理论与实践、案例与方法，构建和充实 “大数据 ”这个方兴 未艾的新疆域。 从概念背景到整合策略再到应用实例， 解析大数据的相关技术和 基本应用路径， 对处于摸索道路上的大数据研发人员与应用人员， 实现从大数据 蓝图到大数据实践的迈进， 以及充分挖掘和利用大数据中的价值， 将带来有用的 启迪和帮助。 三、课程的基本要求 知识：本课程所承载的知识点主要包括：大数据背景、大数据由来、大数据 定义、大数据与相关领域的关系、大数据挑战、大数据现有系统、大数据现有关 键技术、 大数据应用等。 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、 实现原理 和应用方向， 并组织实习项目， 使学生认识大数据的概念及其特点， 了解并初步 掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等） ，了解其特点以及使用 的场景。 能力： 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据专业学生的一些 必备能力。 应具备一定的大数据系统架构能力， 并能自行开展简单的大数据应用 开发。 需要具备一定的数学和统计学相关知识的能力， 只有具备一定的理论知识， 第 1 页/ 共 3 页 大数据存0 储和处理 技术第 大数据存 0 储和处理 技术 第 3 章 6 6 大数据与 0 存储架构 的整合 第 4 章 4 4 才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。此外，还需要具备一 定的计算机编码能力， 因为许多数据的价值来自于挖掘的过程， 学生们必须亲自 动手才能发现金子的价值。 素质： 建立大数据搜集－整理－分析－应用一体的观念， 通过课程中的分析 讨论辩论培养分析沟通交流素质， 建立大数据从原始搜集到实际应用的思维模式， 提升理解工程管理与思维决策的基本素质。 通过课外导学的模式， 提升自主学习 和终身学习的意识，形成不断学习和适应发展素质。 四、教学内容、重点难点及教学设计 总 章节 教学内容 学 时 学时分配 讲课 (含研 讨) 实 践 教学重点 大数据的 大数据的 第 1 章 概念和发 展背景 2 2 0 概 念 和 特征 大数据应 大数据应 第 2 章 用的业务 需求 4 4 0 用的业务 流程 大数据应 用的总体 架构和关 键技术 大数据与 企业级应 用的整合 策略 教学难点 大 数 据 的 产 生 （从 Web 1.0 向 Web 2.0、从互联 网向移动互联网 扩展） 各行业大数据应 用的个性需求 大 数 据 查 询 技 术、大数据挖掘 与高级分析、大 数据可视化技术 基于 HDFS 的集 群存储、固态硬 盘（SSD）对内存 计算的支持、大 数据与信息安全 教学方案设计（含教 学方法、教学手段） 教学思路：启发式， 大数据与以往传统数 据 的 区 别 有 哪 些 方 面？ 教学模式： 1 学时讲 授， 1 学时讨论 教学思路：以某个行 业领域为例 （零售业、 金融业、医疗业等