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面向统计学专业的大数据分析与处理课程规划

汇报人：

2024-01-22

课程背景与目标

课程内容与安排

教学方法与手段

实验环境与资源配置

课程考核与评价标准

师资力量与团队建设

未来发展规划与建议

课程背景与目标

数据量的爆炸式增长

01

大数据时代下，数据量呈现指数级增长，传统统计学方法难以处理如此庞大的数据。

02

数据结构的复杂性

大数据中包含各种类型的数据，如文本、图像、视频等，数据结构复杂多变，给统计分析带来挑战。

03

实时数据分析的需求

大数据时代对数据分析的实时性要求更高，需要能够快速响应并处理数据流。

掌握大数据处理技术

学生需要学习分布式计算框架如Hadoop、Spark等，以及数据清洗、转换和整合的技术。

学习大数据分析方法

学生需要掌握大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。

实践项目经验积累

通过实践项目，学生可以将所学知识和技术应用到实际场景中，提高分析和解决问题的能力。

了解行业发展趋势

掌握就业市场所需技能

提高综合素质

课程内容与安排

大数据概念、特点及应用领域介绍

大数据技术架构与生态系统概述

分布式计算原理及Hadoop、Spark等框架介绍

数据存储与管理技术，如HDFS、HBase、NoSQL等

数据挖掘基本概念、任务及流程

机器学习基本概念、原理及常用算法介绍

关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等算法原理及应用

深度学习原理及在大数据分析中的应用

数据可视化基本概念、原则及常用工具介绍

Tableau、PowerBI等数据可视化工具使用教程

数据报表设计原则及呈现技巧

动态交互式数据可视化实现方法

基于真实数据集的数据预处理、特征提取等实战操作

利用数据挖掘算法进行客户细分、产品推荐等案例分析

基于机器学习算法进行信用评分、股票价格预测等实战演练

综合运用所学知识，完成一个实际项目的数据分析与可视化呈现

教学方法与手段

系统介绍大数据分析的基本概念、方法和技术，包括数据预处理、数据挖掘、机器学习和深度学习等。

通过实验室环境或云平台，提供真实数据集，让学生亲自动手进行数据分析实践，加深对理论知识的理解和应用。

理论授课

实践操作

学生按小组进行分组，每组4-5人，共同完成一个实际项目任务，培养学生团队协作和沟通能力。

选题应紧密结合实际应用场景，如金融、医疗、教育等领域的数据分析案例，让学生体验解决实际问题的过程。

分组合作

项目选题

MOOCs和在线课程

推荐优质的MOOCs和在线课程资源，如Coursera、edX等，供学生自主选择和学习。

学习社区和论坛

引导学生参与数据分析相关的学习社区和论坛，如Kaggle、GitHub等，与全球同行交流学习心得和经验。

实验环境与资源配置

高性能计算机集群

提供强大的计算能力，满足大规模数据处理和分析需求。

大容量存储设备

用于存储海量数据，保证数据的安全性和可访问性。

高速网络设施

确保实验室内部和外部的高速数据传输和通信。

常用操作系统

如Windows、Linux等，提供稳定、高效的操作环境。

专业软件

如SPSS、SAS、R、Python等，用于数据分析、挖掘和可视化。

数据缩减

通过降维、抽样等方法减少数据量，提高处理效率。

数据集成

将多个数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图。

数据转换

将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据编码、归一化等。

数据收集

确定数据来源，进行数据抓取、爬取或导入等操作。

数据清洗

去除重复、无效和异常数据，处理缺失值和异常值。

课程考核与评价标准

作业完成情况

每次课后会布置相关作业，要求学生按时完成并提交，作业完成情况将作为平时成绩的重要依据。

小组讨论表现

组织学生进行小组讨论，要求学生积极参与讨论、发表观点、提出建议等，根据表现给予一定的平时成绩。

课堂参与

鼓励学生积极参与课堂讨论，提问、回答问题等，根据表现给予一定的平时成绩。

03

02

01

期末考试采用闭卷形式，占总评成绩的50%。

考试内容涵盖课程所讲授的各个知识点，包括大数据分析基础、数据处理技术、数据挖掘算法、数据可视化等方面的内容。

考试题型包括选择题、填空题、简答题和案例分析题等，旨在全面考察学生对课程内容的掌握程度和应用能力。

师资力量与团队建设

主讲教师具有统计学或相关领域的博士学位，并在大数据分析、数据挖掘、机器学习等方面有丰富的研究经验。

主讲教师的研究方向涵盖大数据统计建模、高维数据分析、非参数统计方法等，能够为学生提供前沿的理论知识和实践经验。

主讲教师曾在国内外知名期刊和会议上发表过高水平学术论文，并承担过国家级或省部级相关科研项目。

助教团队由具有统计学或相关领域硕士学位的优秀研究生组成，负责协助主讲教师进行课堂教学和课后辅导。

助教团队的工作职责包括：准备和整理教学资料、协助组