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大数据测试技术课程教学大纲

课程名称：大数据测试技术课程编码：621010820

英文名称：Bigdatatestingtechnology

学时：48学分：3

开课学期：第5或第6学期

适用专业：计算机、信管、物联网、电商、管理、财经

课程类别：专业选修课

先修课程：计算思维与Python程序设计、计算机网络、Linux操作系统

建议教材：《大数据测试技术》，刘攀主编，人民邮电出版社，2018年9月

一、课程目的、任务

《大数据测试技术》是高等院校计算机专业的选修课。该课程主要目的和任务是帮助学

生理解和掌握大数据的收集、数据格式转换、数据导入，利用数据分析技术来实现软件缺陷

的挖掘方法。通过该课程的学习，学生可以理解大数据测试的概念，掌握手机访问网络数据

的收集方法，掌握数据格式转换的一般技术，熟练掌握Splunk平台处理大数据的各种操作，

理解大数据缺陷挖掘的一般过程。

二、课程教学基本要求

《大数据测试技术》的教学内容包括掌握大数据测试的概念和目标任务，了解大数据的

处理方法及技术，了解大数据的背景、内容和信息存储模式；掌握大数据的收集方法、格式

转换方法，熟练掌握运用Splunk平台的运用，熟练掌握SPL语言的编写方法和技巧，熟练

掌握软件缺陷的一般分析方法，熟练掌握Splunk软件在Linux上的部署方法，在Windows

中调用Linux中Splunk的方法，能够解决数据戳错误的解决方法。重点掌握非格式化数据

的分析方法、正则表达式的构造方法，利用正则表达式挖掘有效数据的方法。

该课程是一门新兴的课程。学习该课程前应该具有一定的计算机应用基础，掌握一定的

Linux知识，掌握Python语言的编程方法，了解SPL语言的构造，掌握正则表达式的构造

方法，同时也应该对基本的数据格式和数据存储有所了解。

本课程具有很强的操作性，教学必须坚持理论与实践相结合。在讲清楚基本概念的前提

下，充分应用案例教学，结合理论进行教学。本课程的教学形式以讲授+实验教学方式为主。

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课程考核方式：平时成绩（30%）+期中成绩（30%）+期终考试（40%），其中平时成绩

以考勤和课程作业完成情况来评定，期中成绩来自于大作业的评分，期末成绩来源于闭卷考

试。

三、课程教学内容（分章节）

第一章大数据测试思维

（一）教学要求

通过本章的学习使学生掌握大数据的内涵和特征，掌握课程的目标和任务，层次和内容

以及手段和方法，了解大数据发展的历史。

（二）教学内容

本章共分三节：

第一节规律是否存在

介绍大数据的概念及其发展，讲述数据背后的规律特征，了解数据规律的特殊性，讲述

大数据的背景和规律的形成条件。

第二节大数据的背后

介绍大数据背后隐藏的规律发现方法以及数据突破人们的认识，形成意想不到的规律。

第三节大数据的应用过程

介绍大数据应用的方式