大数据分析及应用项目教程(Spark SQL)（微课版） 课程教学大纲 、授课计划.doc

信息工程学院专业课程大纲

学年度第2学期大数据技术专业（1、2班）

课程名称

大数据挖掘与分析

课程代号

课程类型

?通识?专业基础eq\o\ac(□,√)专业核心?专业拓展?综合实践

授课教师

许慧

修读方式

?必修eq\o\ac(□,√)必选?选修

学分

2

开课学期

第4学期

总学时(授课)

64

实践学时

32

办公地点

720

课外答疑时间

周三中午

联系方式A

课程描述

本课程旨在引领学生掌握SparkSQL的基础语法与基本思想，通过课堂演示、实操训练、分组实训、小组汇报等实践活动，提升学生数据挖掘与分析的能力，养成良好的自我管理素养，提升学生沟通协作能力。

B

课程教学

目标

(标注

能力指标)

知识

大数据分析相关概念C1

SparkSQL的基础知识C1

能力

会Spark集群部署与使用D1

掌握Scala编程语言基础D1

掌握SparkSQL各操作和算子在数据分析中的使用方法。D1

掌握数据准备、清洗、转换、分析、输出、查询过程中用到的DataFrame操作方法。D2

掌握基于Web的notebook开发工具——ZepplinD2

素养

3.1养成良好的自我管理素养B1

3.2提升学生沟通交流、小组协作能力E2

C

核心能力

A尚德

弘毅

B健康

关怀

C专业

知识

D熟用

技能

E沟通

协作

F问题

解决

备注

D

课程权重

A1

A2

B1

B2

C1

C2

D1

D2

E1

E2

F1

F2

合计100%

10%

20%

40%

10%

10%

10%

E

学分数分配权重

数学及基础科学等相关课程

专业课程-

理论

专业课程-专业/务实

专业课程-

实践/实作

通识或共同科目（不含数学）

其他

总学分数

/

1.5

2.5

4

.5F

教材内容

大纲

章节教材内容(能力指标代码)

学时分配

理论(实务)

实践

合计

1.大数据分析概述C1、D1、F2

2

2

4

2.实践环境准备C1、D1

3

3

6

3.学生信息处理分析C1、D1

8

8

16

4.房产大数据分析与探索C1、D1、D2

8

8

16

5.电商大数据分析与探索D1、D2、F2

7

7

14

6.Zepplin数据可视化D1、D2、F2

4

4

8

32

32

64

G

教学方式

eq\o\ac(□,√)讲授?讨论或座谈?问题导向学习eq\o\ac(□,√)分组合作学习?专题学习

eq\o\ac(□,√)实作学习?发表学习?实习?参观访问?其它()

H

学习评价

成绩

项目

配分

评价方式

(呼应能力指标)

细项配分

说明

平时成绩

30

表现性评价（观察）

（C1、D1）

10

出席率10分：基本分6分，缺课、迟到、上课玩游戏等，每次酌情扣0.5-1分

实作评价（观察）

（D1、D2、C1）

20

各单元表现（含学习态度、沟通合作、专业技能、专业能力等）

期中

成绩

30

实作评价（D1、D2、F1、F2）

30

期中测验

期末

成绩

40

实作评价

（F2、B2、D1、D2）

40

期末测验

I

进度表

次别

单元名称与内容

能力指标代码

1

第1章大数据分析概述

任务1.1关于大数据分析

情境导入

学习目标和要求

1.1.1什么是大数据分析

1.1.2大数据分析工具

1.1.3大数据分析可视化

任务1.2认识SparkSQL

情境导入

学习目标和要求

1.2.1SparkSQL背景简介

1.2.2SparkSQL运行原理

C1、D1、F2

2

第2章实践环境准备

任务2.1Hadoop集群环境搭建

情境导入

学习目标和要求

2.1.1环境准备

2.1.2安装Hadoop

2.1.3