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《大数据可视化》教案
(学年第学期)
课程名称: 大数据可视化
所属专业: 大数据技术
所属系部: 计算机与软件技术系授课班级:
课程总学时: 48任课教师:
序号:1
一、教学分析
课题名称
数据可视化概述
课程
大数据可视化
系部
计算机与软件技术系
任课教师
教材
《大数据可视化技术》
课题类型
理论+实践
课时
2课时
地点
实训机房
班级
内容提要与时间分配:
1、学习目标
素质目标
小组协作搜集、分析、归纳大数据与可视化相关技术,初步了解大数据可视化技术。培养学生合理利用与支配各类资源的能力
知识目标
了解大数据技术概念;
了解大数据前世今生;
掌握大数据特点;
了解大数据应用场景;
了解大数据发展前景;
了解数据可视化概念;
理解图表类型选择
掌握图表基本组成
Python环境安装
Jupyter环境安装
技能目标
了解大数据特点
了解大数据应用场景
实践总结图表类型选择
实践总结图表基本组成
2、教学内容
内容布置:
介绍什么是大数据
大数据的四个特点
大数据的应用场景
大数据发展前景
介绍常见的大数据可视化工具
图表类型选择
图表的基本组成
Python安装
Jupyter安装
内容引入:由什么是大数据引入,介绍大数据特点、应用场景、发展前景、大数据可视化在大数据生命周期中的位置、进而介绍大数据可视化工具、介绍图表类型应用场景、图标类型选择
知识讲解:
大数据概念
大数据特点
大数据应用场景
大数据发展前景
图表基本组成
图表类型选择
Python安装
Jupyter安装
项目实施:
学生实践总结图表基本类型
学生实践图表类型总结
Python环境安装
Jupyter环境安装
内容总结:总结本节课程中遇到的问题,并对涉及到的知识点进行梳理。
3、本次课程内容特点:
作为大数据可视化的开篇,以吸引学生学习兴趣为主,以数据为开篇,将从古至今的数据形式作为引入,引入数据量的概念,进而介绍大数据,递进到大数据的四个特点,引用案例,介绍目前生活中大数据的应用场景,介绍目前大数据行业的发展前景,提高学生学习兴趣,全面了解大数据处理全生命周期。
同时在大数据全生命周期讲解后,引入大数据可视化领域,介绍目前常用的大数据可视化工具,最后,在大数据可视化过程中,涉及不同场景,选用不同图表的标准,图表的基本组成。
4、教学重点与难点
重点:可视化图表的类型与应用场景、图表的组成
难点:图表组成
5、学情分析
1、学生初次接触大数据以及大数据可视化相关概念,对大数据不甚了解
6、教学设计
基本原则:
1、将教学内容与信息资源进行有机整合,利用实训平台创造一个同时具备项目式体验功能、教学实施功能、学习效果评测功能和实时互动交流功能的多功能信息化教学环境。
2、充分利用教材、学习通教学平台、多媒体课件和实训室等信息化教学手段,调动学生积极性和主动性,促进学生自主学习和主动学习。
7、教学方法、手段:
1、案例教学法:本情境教学使用故事模式,采用讲故事的方式逐步引出课程目标及重点和难点。
2、过程互动教学法:教学过程中使学生积极回答问题,小组内展开讨论,并组间进行分享。
3、“任务驱动”法,下发随堂任务,由学生独立完成,教师当堂进行考核和讲评,解决学
生遇到的问题,并就共性问题进行点评。
8、内容提要与时间分配
环节一:大数据介绍(5分钟)
环节二:大数据四个特点(10分钟)
环节三:大数据应用场景(10分钟)
环节四:大数据发展前景(10分钟)
环节五:常见的大数据可视化工具介绍(10分钟)
环节六:图表类型选择(10分钟)
环节七:图表的基本组成(10分钟)
环节八:Python安装(10分钟)
环节九:Jupyter安装(10分钟)
环节八:任务总结(5分钟)
9、教学材料
教材《大数据可视化技术》
二、教学组织方式
按照“课程回顾→课程引入→内容介绍→任务实施→任务点评与总结→布置课后作业”实施教学,并根据具体实施成效采用“思学练”多次循环完善课堂教学。
利用多媒体教学平台、学习通,结合微课(专业课程知识点击思政微课),丰富课堂教学。
任务驱动方式、结合专业教师引导,完善理实一体的教学环境及方法。
三、学习资源使用
多媒体教学平台
完成课前复习、教学资源分发、作业评分。
微课教学平台
完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示。
3.教学反馈平台
完成学情调查、教学实施效果调查,了解学生学情和课堂教学反馈。
四、教学实施
环节一:大数据介绍(5分钟)
介绍什么是数据?
数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据;也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。
介绍什么是大数
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