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大数据技术原理与应用教学大纲

一、课程介绍

本课程主要介绍大数据技术的基本原理和常见应用。学生将通过本课

程掌握大数据处理的基本方法与技术，了解大数据在不同领域的应用案例，

并能够使用相关工具和技术进行大数据处理和分析。

二、课程目标

1.理解大数据的基本概念、背景和发展趋势。

2.掌握大数据处理的基本方法和技术，包括数据获取、存储、处理、

分析和可视化等。

3.了解大数据在不同领域的应用案例，包括商业、金融、医疗、社交

网络、智能交通等。

4.学习使用大数据处理和分析的相关工具和技术，如Hadoop、

Spark、SQL、Python等。

三、教学内容

1.大数据概述

1.1大数据定义和特点

1.2大数据的发展背景和趋势

2.大数据处理方法

2.1数据获取与清洗

2.2数据存储与管理

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2.3数据处理与分析

2.4数据可视化与展示

3.大数据应用案例

3.1商业与金融领域的大数据应用

3.2医疗与健康领域的大数据应用

3.3社交网络与推荐系统的大数据应用

3.4智能交通与城市管理的大数据应用

4.大数据处理与分析工具与技术

4.1Hadoop与MapReduce

4.2Spark与分布式计算

4.3SQL与关系型数据库

4.4Python与数据分析

5.大数据安全与隐私保护

5.1大数据安全的挑战与问题

5.2大数据隐私保护的方法与技术

四、教学方法

1.理论课讲授：通过课堂讲解，介绍大数据的基本理论知识和相关技

术。

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2.实验操作：通过实验操作，学生亲自使用大数据处理和分析工具，

加深对大数据技术的理解和掌握。

3.案例研究：通过实际的大数据应用案例，引导学生分析和解决实际

问题，提高实际应用能力。

五、考核方式

1.平时成绩（包括参与讨论、实验报告等）占40%。

2.期末考试占60%。

六、教材与参考资料

教材：

1.《大数据导论》，王磊著，清华大学出版社。

2.《Hadoop权威指南》，TomWhite著，人民邮电出版社。

参考资料：

1.《Spark快速大数据分析》

2.《Python数据分析实战》

3.《数据孤岛》

4.《深入理解计算机系统》

七、教学进度安排

第一周：课程介绍、大数据概述

第二周：数据获取与清洗

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第三周：数据存储与管理

第四周：数据处理与分析

第五周：数据可视化与展示

第六周：商业与金融领域的大数据应用

第七周：医疗与健康领域的大数据应用

第八周：社交网络与推荐系统的大数据应用

第九周：智能交通与城市管理的大数据应用

第十周：Hadoop与MapReduce

第十一周：Spark与分布式计算

第十二周：SQL与关系型数据库

第十三周：Python与数据分析

第十四周：大数据