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数据科学与大数据技术课程表--第1页
数据科学与大数据技术课程表
数据科学与大数据技术课程表
一、课程简介
本课程旨在介绍数据科学和大数据技术的基础知识和应用。通过学习
本课程，学生将掌握数据处理、分析和可视化的基本技能，了解大数
据平台和工具的使用方法，以及了解大数据在各个领域的应用案例。
二、课程安排
1.数据科学基础（2周）
本模块主要介绍数据科学的概念、流程和方法。包括以下内容：
-数据收集：如何获取并整理数据
-数据清洗：如何处理异常值、缺失值和重复值
-数据分析：如何进行统计分析和机器学习
-数据可视化：如何通过图表展示分析结果
2.大数据平台与工具（3周）
本模块主要介绍大数据平台和工具的使用方法。包括以下内容：
-Hadoop生态系统：HDFS、MapReduce、Hive等
-Spark生态系统：SparkCore、SparkSQL等
-NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra等
-可视化工具：Tableau、PowerBI等
3.大数据应用案例（3周）
本模块主要介绍大数据在各个领域的应用案例。包括以下内容：
数据科学与大数据技术课程表--第1页
数据科学与大数据技术课程表--第2页
-金融行业：风险管理、客户信用评估等
-医疗保健：疾病预测、药物研发等
-零售行业：营销策略、库存管理等
-交通运输：智能交通、路径规划等
4.大数据实战项目（2周）
本模块主要是让学生通过实践，将前面学到的知识应用到实际项目中。
包括以下内容：
-项目需求分析和设计
-数据收集和清洗
-数据分析和可视化
-报告撰写和演示
三、教学方法
本课程采用理论与实践相结合的教学方法。理论部分通过课堂讲授和
PPT展示，实践部分通过编程作业和大数据项目完成。
四、考核方式
本课程采用综合评估的考核方式。包括平时作业（30%）、期末考试
（40%）和大数据实战项目（30%）。
五、参考书目
1.《Python数据科学手册》
2.《Hadoop权威指南》
3.《Spark快速大数据处理》
4.《NoSQL精粹》
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