2025年大数据技术原理与应用教学大纲.pdfVIP

子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》

大数据技术原理与应用教学大纲

一、课程介绍

本课程主要介绍大数据技术的基本原理和常见应用。学生将通过本课

程掌握大数据处理的基本方法与技术，了解大数据在不同领域的应用案例，

并能够使用相关工具和技术进行大数据处理和分析。

二、课程目标

1.理解大数据的基本概念、背景和发展趋势。

2.掌握大数据处理的基本方法和技术，包括数据获取、存储、处理、

分析和可视化等。

3.了解大数据在不同领域的应用案例，包括商业、金融、医疗、社交

网络、智能交通等。

4.学习使用大数据处理和分析的相关工具和技术，如Hadoop、

Spark、SQL、Python等。

三、教学内容

1.大数据概述

1.1大数据定义和特点

1.2大数据的发展背景和趋势

2.大数据处理方法

2.1数据获取与清洗

2.2数据存储与管理

勿以恶小而为之，勿以善小而不为。——刘备

2.3数据处理与分析

2.4数据可视化与展示

3.大数据应用案例

3.1商业与金融领域的大数据应用

3.2医疗与健康领域的大数据应用

3.3社交网络与推荐系统的大数据应用

3.4智能交通与城市管理的大数据应用

4.大数据处理与分析工具与技术

4.1Hadoop与MapReduce

4.2Spark与分布式计算

4.3SQL与关系型数据库

4.4Python与数据分析

5.大数据安全与隐私保护

5.1大数据安全的挑战与问题

5.2大数据隐私保护的方法与技术

四、教学方法

1.理论课讲授：通过课堂讲解，介绍大数据的基本理论知识和相关技

术。

博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之。——《礼记》

2.实验操作：通过实验操作，学生亲自使用大数据处理和分析工具，

加深对大数据技术的理解和掌握。

3.案例研究：通过实际的大数据应用案例，引导学生分析和解决实际

问题，提高实际应用能力。

五、考核方式

1.平时成绩（包括参与讨论、实验报告等）占40%。

2.期末考试占60%。

六、教材与参考资料

教材：

1.《大数据导论》，王磊著，清华大学出版社。

2.《Hadoop权威指南》，TomWhite著，人民邮电出版社。

参考资料：

1.《Spark快速大数据分析》

2.《Python数据分析实战》

3.《数据孤岛》

4.《深入理解计算机系统》

七、教学进度安排

第一周：课程介绍、大数据概述

第二周：数据获取与清洗

学而不知道，与不学同；知而不能行，与不知同。——黄睎

第三周：数据存储与管理

第四周：数据处理与分析

第五周：数据可视化与展示

第六周：商业与金融领域的大数据应用

第七周：医疗与健康领域的大数据应用

第八周：社交网络与推荐系统的大数据应用

第九周：智能交通与城市管理的大数据应用

第十周：Hadoop与MapReduce

第十一周：Spark与分布式计算

第十二周：SQL与关系型数据库

第十三周：Python