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大数据采集与融合技术教学大纲--第1页

大数据采集与融合技术

一、课程说明

课程编号：092103Z10

课程名称：大数据采集与融合技术/DataAcquisitionandFusionTechnology

课程类别：选修课

学时/学分：32/2

先修课程：数据库原理、操作系统

适用专业：数据科学与大数据技术

教材、教学参考书：

1.刘鹏编著.大数据.北京:电子工业出版社.2017年；

2.林子雨编著.大数据技术原理与应用（第2版）.北京:人民邮电出版社.2017

年；

3.赵刚著.大数据:技术与应用实践指南（第2版）.北京:电子工业出版社.2016

年；

4.王振武编著.大数据挖掘与应用.北京：清华大学出版社.2017年；

5.伊恩·艾瑞斯（IanAyres）著，宫相真译.大数据思维与决策.北京：人民邮

电出版社，2014年。

二、课程设置的目的意义

大数据采集与融合技术是为数据科学与大数据技术专业开设的一门专业选

修课，课程的设置目的是让学生对大数据的概念、大数据采集与融合的基本原理

以及大数据的应用价值建立清晰和全面的认识。将大数据关键技术联系起来，构

建数据采集－数据分析－数据应用的知识体系，建立数据获取－数据预处理－数

据存储－数据分析和展示-辅助决策支持一体化意识，结合本专业的“大数据技术”

方向的要求，既关注大数据前期预处理问题，也关注大数据分析和应用问题，有

利于创新性的研究相关算法和展开不同的大数据应用需求，扩展专业领域，将数

据处理问题与辅助决策支持融合，为从事数据分析及相关行业的研究开发工作奠

定基础。

三、课程的基本要求

知识：掌握大数据的基本概念，大数据采集方法和架构、预处理算法和ETL

工具，大规模、异构、多源的大数据的融合方法，数据分析挖掘算法，大数据展

示方法以及互联网大数据处理分析方法等知识。学会从数据采集-数据预处理-数

据分析-数据挖掘-数据可视化展示的大数据数据分析方法。

能力：利用爬虫技术获取数据、并对清洗数据以及进行数据规约处理；利用

数据分析方法对数据进行融合和挖掘分析；利用QlikView等工具进行数据可视

化展示，培养解决复杂工程问题的能力；掌握大数据的数据分析方法，针对具体

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问题提出有效的解决方案，提高大数据分析能力；在将理论算法应用于大数据商

业应用分析的讨论中培养创新意识，提高分析、发现、研究和解决问题的能力；

素质：建立理论算法－行业大数据－商业应用的架构，通过课程中的分析讨

论辩论培养分析沟通交流素质；建立理论算法联系实际应用的思维模式，提升理

解大数据项目开发的基本素质。通过课外导学的模式，提升自主学习和终身学习

的意识，形成不断学习和适应发展素质。

四、教学内容、重点难点及教学设计

学时分配

总

章节教学内容学讲课教学重点教学难点教学方案设计（含教

时(含研实践学方法、教学手段）

讨)