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《大数据与网络治理》课程教学大纲
????一、课程信息
课程代码（COURSECODE）
306BZ057
课程名称（COURSETITLE）
大数据与网络治理
课程性质（COURSE?CHARACTER）
专业选修课
学分（CREDIT）
2
周数（WEEKS）
16
学时（CONTACTHOURS）
32
先修课程（PRE-COURSE）
计算机应用基础
课程负责人（COURSECOORDINATOR）
适用专业
政治学与行政学
课程简介：
《大数据与网络治理》为专业选修课程，注重系统搭建与部署。课程中介绍的步骤与代码从易到难、逐步深化，同时对所涉及的知识点、难点均进行了详细的解释，从而满足学生的多元化需求。此外，本课程还结合实际使用场景进行了设计与实现，为相关学生的实践操作提供有效参考。本课程还对大数据治理与安全的实践内容中的每一个组件、每一步操作、每一行代码都进行了详细的解释，使得学生在学习训练过程中能容易地按照相应教学指导同步上机操作，搭建大数据治理与安全的实用系统。巩固政治学原理、行政学原理和管理学原理等相关专业基础理论。
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二、课程目标
通过本课程的学习与训练，学生应具备以下几方面的目标:
1.?确立坚定的政治立场，形成良好的政治素质，激发社会责任感。
2.?能名熟练地按照相应教学指导同步上机操作，搭建大数据治理与安全的实用系统。
3.?握大数据及网络治理的基本概念、基础理论和基本原理，了解相应学科前沿。
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课程目标对毕业要求的支撑关系表
毕业要求
毕业要求指标点
课程
目标1
课程
目标2
课程
目标3
毕业
要求1
毕业要求指标点1.1
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毕业要求指标点1.2
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毕业要求指标点1.3
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毕业
要求2
毕业要求指标点2.1
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毕业要求指标点2.2
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毕业要求指标点2.3
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毕业
要求3
毕业要求指标点3.1
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毕业要求指标点3.2
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毕业要求指标点3.3
?
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?
毕业
要求4
毕业要求指标点4.1
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毕业要求指标点4.2
H
H
H
毕业要求指标点4.3
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毕业
要求5
毕业要求指标点5.1
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?
毕业要求指标点5.2
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毕业要求指标点5.3
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三、教学内容与预期学习成效
知识单元
对应课程目标
知识点
预期学习成效
实现环节
学时
第一讲
大数据治理技术
课程目标1、2、3
1.?概述
2.?框架
学生经过自主学习、知识梳理，结合教师课堂讲授及训练，了解和掌握大数据治理的基本概念、意义和重要作用，大数据治理框架概况，数据治理的原则、范围、实施与评估等内容
教学方法：课前预习、课堂讲授、课堂讨论、案例分析、课堂训练；
教学手段：多媒体课件和传统教学相结合。
理论
2学时
课程思政元素：科学精神、探索精神、辨识能力和责任意识等；
课程思政教学内容设计：通过相关情况介绍、讲解与训练，提高学生的科学态度、辨识能力和责任意识。
第二讲
大数据安全、隐私保护和审计技术
课程目标1、2、3
1.大数据安全
2.大数据隐私保护
3.大数据治理审计
学生经过自主学习、知识梳理，结合教师课堂讲授及训练，了解和掌握大数据安全、大数据隐私保护、大数据治理审计相关知识与技能。
教学方法：课前预习、课堂讲授、课堂讨论、案例分析、课程训练；
教学手段：多媒体课件和传统教学相结合。
理论
2学时
课程思政元素：科学精神、探索精神、辨识能力和责任意识等；
课程思政教学内容设计：通过相关情况介绍、讲解与训练，提高学生的科学态度、辨识能力和责任意识。
第三讲
大数据治理之ApacheFalcon
课程目标1、2、3
1.ApacheFalcon概况
2.Oozie的安装与配置
3.ApacheFalcon场景设计与实现
4.ApacheFalcon优化与性能分析
5.ApacheFalcon应用举例
学生经过自主学习、知识梳理，结合教师课堂讲授及训练，了解和掌握ApacheFalcon概况、Oozie的安装与配置、ApacheFalcon场景设计与实现、ApacheFalcon优化与性能相关知识与技能。
教学方法：课前预习、课堂讲授、课堂讨论、案例分析、课堂训练；
教学手段：多媒体课件和传统教学相结合。
理论
4学时
课程思政元素：科学精神、探索精神、辨识能力和责任意识等；
课程思政教学内容设计：通过相关情况介绍、讲解与训练，提高学生的科学态度、辨识能力和责任意识。
第四讲
大数据治理之ApacheAtla
课程目标1、2、3
1.ApacheAtlas概况
2.ApacheAtlas的配置与使用
3.ApacheAtlas的场景设计
4.ApacheAtlas
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