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《大数据与云计算》教学大纲
适用范围:202X版本科人才培养方案
课程代码课程性质:学科基础必修课程
学分:2学分
学时:32学时(理论32学时,实验0学时)
先修课程:C语言、概率论与数理统计、智能制造工程导论等
后续课程:制造执行系统、精益生产与管理等
适用专业:智能制造工程
开课单位:机械工程学院
一、课程说明
《大数据与云计算》是智能制造工程专业本科学生的学科基础必修课。该课程讲授了大数据与云计算技术的基本原理、关键技术和主要研究领域、重点应用等。要求学生掌握大数据与云计算技术的相关概念,掌握大数据分析的基本创新方法,能够针对云计算应用开展切实有效的分析与设计。该课程紧密联系大数据与云计算技术中的前沿内容和所涉及的新技术,例如:虚拟化技术、Hadoop架构、数据分析及数据可视化等,学生通过该课程的学习能够了解基本的大数据与云计算技术和解决实际问题的基本工具和方法,为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
二、课程目标
通过本课程的学习,使学生达到如下目标:
课程目标1:了解大数据与云计算基础知识、基本原理及基本应用方法。掌握大数据与云计算的技术架构、应用特点及方案部署等基础知识,能够根据大数据与云计算需求确定技术方案。养成理论联系实际、科学严谨、实事求是的科学态度和职业道德。
课程目标2:具备大数据与云计算创新思维,掌握大数据与云计算技术工具的使用原理和方法,并能够理解其局限性,具备从大数据与云计算角度分析智能制造的发展趋势,应用大数据与云计算工具解决智能制造工程中的复杂计算问题。
三、课程目标与毕业要求
《大数据与云计算》课程教学目标对智能制造工程专业毕业要求的支撑见表1。
表1课程教学目标与毕业要求关系
毕业要求
指标点
课程目标
支撑
强度
3.设计/开发解决方案:能够设计针对智能制造工程领域复杂工程问题的解决方案,设计满足特定需求的系统与单元(部件),并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
3.1掌握机械工程设计和产品开发的基本方法和技术,能够根据需求确定设计目标,并研究确定技术方案;
课程目标1:了解大数据与云计算基础知识、基本原理及基本应用方法。掌握大数据与云计算的技术架构、应用特点及方案部署等基础知识,能够根据大数据与云计算需求确定技术方案。养成理论联系实际、科学严谨、实事求是的科学态度和职业道德。
H
5.使用现代工具:能够针对智能制造领域复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。
5.1掌握智能制造领域常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟软件的使用原理和方法;
课程目标2:具备大数据与云计算创新思维,掌握大数据与云计算技术工具的使用原理和方法,并能够理解其局限性,具备从大数据与云计算角度分析智能制造的发展趋势,应用大数据与云计算工具解决智能制造工程中的复杂计算问题。
H
注:表中“H(高)、M(中)”表示课程与相关毕业要求的关联度。
四、教学内容、基本要求与学时分配
1.理论部分
理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。
表2教学内容、基本要求与学时分配
教学内容
教学要求,教学重点难点
理论学时
实验学时
对应的课程目标
1.云计算和大数据基础
1.1云计算概述;
1.2大数据技术概述;
1.3云计算、大数据与其他技术的关系。
教学要求:使学生了解云计算和大数据技术的基本内容和主要研究领域,熟悉本专业的前沿知识和研究热点。
重点:了解云计算和大数据技术的基本概念和特征;
难点:理解云计算和大数据技术的发展和其他技术之间的关系。
2
1
2.云计算架构
2.1云计算架构概述
2.2云计算架构设计与部署
2.3云计算架构优化
2.4几种典型的云计算架构
教学要求:使学生了解云计算的架构特点、设计方法、部署方法;了解典型的云计算架构及应用特点。
重点:掌握云计算的基本架构。
难点:理解云计算的优化方法和部署过程。
4
1、2
3.虚拟化技术
3.1虚拟化概述
3.2虚拟化的关键技术
3.3几种典型的虚拟化软件
教学要求:使学生了解虚拟化的基本原理与方法;了解虚拟化的关键技术及典型软件;掌握虚拟化的特点、应用场景及设计过程。
重点:掌握虚拟化基本原理。
难点:理解虚拟化的基本过程。
4
1、2
4.云计算技术
4.1云计算技术概述
4.2分布式存储技术
4.3云计算网络
4.4云计算安全
4.5云操作系统
4.6云开发
4.7云计算运维
教学要求:使学生了解云计算的存储计算、网络及安全、操作系统,以及云计算开发与运维的基础知识和基本原理。
重点:掌握云计算运维基础知识。
难点:理
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