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大数据分析课程标准

一、课程定位

现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现

有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业

必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。

随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop,spark等，也得到长足发展。本课程

除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,

让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课

程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下

基础。

二、课程性质与作用

课程性质大数据分析课程。

课程作用

大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准

的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务

目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，

和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课

程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。

三、课程目标

课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，

结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学

员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清

洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面

提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。

（一）知识目标

1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作

2.掌握开发语言R或python

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3,掌握大数据HDFSHBaseHadoop集群搭建及数据批处理。

4.离线工具ETL和hive的安装及应用。

5.数据可视化的应用

6.真实

（二）能力目标

1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。

2,理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。

3,具备在实际应用场景中，能对数据处理流程，数据挖掘进行个性化处理。

四、课程设计

主要指课程设计的总体思路：

课程设计围绕大数据分析的基础和方法，考虑到实际企业生产环境中的应用场景，课程中

Hadoop

先导知识

生态

算法及模

大量案例II

型

采用实际案例，从案例分析、启动、实施、验证各环节剖析讲解，与真实环境同

课程案例选取：

以搭建支持10GB的数据为目标，在目标3机器上部署大数据仓库，并能实际运行模拟手

机1GB的数据，能够通过Hive进行查询，为将来数据清洗和数据分析提供基础。

五、课程内容与要求

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知识块