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《大数据案例选讲》教学大纲
课程名称:大数据案例选讲
课程编号:F062091212
英文名称:Casesinbigdata
学时:32学时 学分:2学分
开课学期:第5学期
适用专业:数据科学与大数据技术
课程类别:理论
课程性质:专业核心课
先修课程:Python程序设计、数据采集与清洗、算法设计与分析、数据挖掘与机器学习
一、课程的性质及任务
《大数据案例选讲》课程是数据科学与大数据专业学生的专业核心课,是培养大数据技术人才整体知识结构的重要组成部分。
该课程主要介绍数据的应用领域概览,涵盖金融、医疗、电商、交通等常见领域的初步介绍。本课程具有很强的实践性,通过具体的实验案例驱动教学,对多个领域的大数据案例进行综合对比分析,探讨大数据应用中的普遍挑战和解决方案,并通过小组汇报和全班讨论的形式进行交流和总结。
依据河北工程大学数据科学与大数据专业培养计划,本课程需要培养学生的能力是:
能够将数据科学与大数据技术相关知识用于大数据工程问题解决方案的比较与综合(毕业要求指标1.4)
能够站在环境保护和社会可持续发展的角度思考大数据工程实践的可持续性,评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。(毕业要求指标7.2)
能够主动与其他学科背景的成员合作开展工作(毕业要求指标9.2)
二、课程目标与要求
2.1课程目标
1、本课程的目的是提高学生对大数据的发展、基本原理和基本概念的理解。
2、培养学生计算思维和研究办法以及发现、辨析和解释科学计算与数据科学领域基本现象的能力。
3、通过实验、课程设计和项目制作等环节,使学生理解并掌握神经网络与深度学习关键技术。
4、以团队合作方式让学生了解目前常用大数据算法,了解学科发展前言,培养学生自我更新知识的能力。
5、掌握信息数据分析的基本方法,培养学生数据分析能力。
6、通过课程项目的实践应用,培养学生问题发现与解决能力。
7、培养学生书面表达与口头答辩能力。
8、培养学生个人分工与团队合作能力。
神经网络与深度学习教学大纲
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2.2课程目标与毕业要求对应关系
课程目标
毕业要求二级指标
毕业要求
1
2
3
4
5
6
7
8
●
●
●
1-4能够将数据科学与大数据技术相关知识用于大数据工程问题解决方案的比较与综合。
1.工程知识应用能力:具有扎实的数学与自然科学知识和工程基础,系统地掌握数据科学与大数据技术领域的基本理论、基础知识,并综合运用所学知识解决复杂工程问题。
●
●
7-2能够站在环境保护和社会可持续发展的角度思考大数据工程实践的可持续性,评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。
7.环境和可持续发展:具有环境保护和可持续发展意识,能够理解和评价针对大数据应用领域的复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
●
●
●
●
9-2能够主动与其他学科背景的成员合作开展工作。
9.个人和团队:具有健康的体魄和良好的综合素质,能够正确理解多学科背景下团队中个体、团队成员以及负责人的角色,并承担其责任与义务。
2.3课程目标与培养环节对应矩阵
序号
课程目标
理论教学
课内实验
课后作业
1
本课程的目的是提高学生对大数据的发展、基本原理和基本概念的理解。
H
L
2
培养学生计算思维和研究办法以及发现、辨析和解释科学计算与数据科学领域基本现象的能力。
H
L
3
通过实验、课程设计和项目制作等环节,使学生理解并掌握神经网络与深度学习关键技术。
H
L
4
以团队合作方式让学生了解目前常用大数据算法,了解学科发展前言,培养学生自我更新知识的能力。
H
L
5
掌握信息数据分析的基本方法,培养学生数据分析能力。
M
H
6
通过课程项目的实践应用,培养学生问题发现与解决能力。
M
M
7
培养学生书面表达与口头答辩能力。
M
M
8
培养学生个人分工与团队合作能力。
H
L
注:H表示该能力的在此环节重点培养;M表示该能力在此环节有应用要求;L表示该能力在此环节有所涉及。
Python程序设计课程教学大纲
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2.4目标达成度的评价
1、课程目标1、2、3、4主要通过理论教学环节进行培养,在课后作业中有所涉及。主要通过课堂测试、课后作业和期末考试中概念性、原理性题目进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。
2、课程目标5主要通过理论教学环节、课后作业进行培养,在课内实验有应用要求。目标达成综合以上内容进行评价。
3、课程目标6主要通过理论教学环节进行培养。目标达成综合以上内容进行评价。
4、课程目标7主要通过理论教学环节进行培养,在课后作业、课内实验有应用要求。目标达成综合以上内容进行评价。
5、课程目标8主要通过课内实验培养,在课后作业中有所涉及。目标达成综合以上内容进行评价。
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