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大数据应用开发课程设计

一、课程目标

知识目标：

1.让学生理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本原

理。

2.使学生了解大数据在各领域的应用，如互联网、金融、医疗等，并掌握相关

案例。

3.帮助学生掌握至少一种大数据处理工具（如Hadoop、Spark）的基本使用

方法。

技能目标：

1.培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力，学会设计简单的大数据应用

方案。

2.提高学生的团队协作和沟通能力，学会在团队项目中发挥各自专长，共同完

成项目任务。

3.培养学生具备一定的数据分析和解决问题的能力，能够运用所学知识对实际

问题进行数据分析。

情感态度价值观目标：

1.激发学生对大数据技术的兴趣，培养其探索精神，使其积极关注大数据技术

的发展和应用。

2.培养学生的数据安全意识，使其认识到数据保护的重要性，遵循道德和法律

规范处理数据。

3.培养学生具备良好的团队合作精神，尊重他人意见，学会倾听和表达，提高

人际交往能力。

课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合当前大数据技术发展，注重培养

学生的实际操作能力和团队协作能力。

学生特点：学生具备一定的编程基础和数学基础，对新技术感兴趣，具备一定

的自学能力和团队协作意识。

教学要求：教师应结合课程特点和学生学习需求，采用案例教学、项目驱动、

讨论交流等教学方法，引导学生主动参与课堂，提高实践操作能力。同时，注

重过程评价和总结评价相结合，全面评估学生的学习成果。

二、教学内容

1.大数据概述：大数据基本概念、特性、发展历程和应用领域。

教材章节：第一章大数据导论

2.数据采集与存储：数据源、数据采集技术、数据存储方式及数据仓库。

教材章节：第二章数据采集与存储

3.数据处理技术：分布式计算框架、并行计算原理、数据处理工具（如

Hadoop、Spark）。

教材章节：第三章数据处理技术

4.数据分析与挖掘：数据预处理、数据挖掘算法、机器学习原理及其在大数据

分析中的应用。

教材章节：第四章数据分析与挖掘

5.大数据应用案例：互联网、金融、医疗等领域的大数据应用案例分析。

教材章节：第五章大数据应用案例

6.大数据安全与隐私保护：数据安全策略、加密技术、隐私保护措施。

教材章节：第六章大数据安全与隐私保护

7.大数据应用开发实践：基于大数据处理框架的实际应用项目开发，涵盖需求

分析、方案设计、系统实现、测试与优化等环节。

教材章节：第七章大数据应用开发实践

教学内容安排与进度：

1.第1周：大数据概述

2.第2-3周：数据采集与存储

3.第4-5周：数据处理技术

4.第6-7周：数据分析与挖掘

5.第8周：大数据应用案例

6.第9周：大数据安全与隐私保护

7.第10-12周：大数据应用开发实践

教学内容确保科学性和系统性，注重理论与实践相结合，使学生能够系统地掌

握大数据应用开发的相关知识和技能。

三、教学方法

本课程将采用以下多样化的教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高

教学效果：

1.讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握大数据的基本概念、原理和技

术。此方法适用于理论知识点的传授，如大数据概述、数据处理技术等。

教材关联：第一章大数据导论、第三章数据处理技术

2.案例分析法：通过分析典型的大数据应用案例，使学生了解大数据在各领域

的实际应用，培养学生的应用意识和创新能力。

教材关联：第五章大数据应用案例

3.讨论法：针对课程中的重点和难点问题，组织学生进行小组讨论，促进学生

思考，提高学生的表达能力和团队合作能力。

教材关联：各章节重点难点问题

4.实验法：结合课程内容，安排相应的实验课程，让学生动手实践，掌握大数

据处理工具的使用，提高学生的实际操作能力。

教材关联：第二章数据采集与存储、第三章数据处理技术、第四章数据分析

与挖掘、第七章大数据应用开发实践

5.项目驱动法：将课程内容与实际项目相结合，引导学生参与项目需求分析、

方案设计、开发与测试等环节，培养学生解决实际问题的能力。

教材关联：第七章大数据应用开发实践

具体教学方法如下：

1.采用互动式讲授，鼓励学生在课堂上提问，教师及时解答，提高课堂氛围。

2.结合案例分析，组织学生进行课堂讨论，引导学生思考案例中涉及的技术问

题和解决方案。

3.开展小组合作学习，鼓励学生相互交流、分享经验，提高团队协作能力。

4.安排实验课时，让学生动手实践，及时解答学生在操作过程中遇