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《大数据技术》教学大纲
课程英文名
BigDataTechnology
课程代码
03M0183
学分
2.5
总学时
40
理论学时
28
实验学时
0
上机学时
12
实践学时
0
课程类别
专业教育课
课程性质
任选
先修课程
面向对象程序设计
适用专业
计算机科学与技术
开课学院
信息工程学院
执笔人
高波涌
审定人
张兆娟
制定时间
2024年12月
注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业教育课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
（一）课程地位
本课程是计算机科学与技术专业开设的一门专业选修课。信息时代已开始逐步过渡到数据时代，大数据处理技术越来越重要，企业应用也越来越多。在培养计划中，这门课程是云计算、大数据方向的核心课程。
（二）课程目标
本课程学生通过听课、参与课堂互动、完成课后作业，学生将能够：掌握大数据的基本概念、原理和应用。培养对大数据应用价值的认识和兴趣，激发学习动力。梳理知识脉络，掌握核心思想，形成系统化的知识框架。培养学生细致缜密的工作态度和团结协作精神。
课程目标：
1.掌握大数据的基本概念，了解背景、动力和发展趋势；
2.掌握离线大数据分析技术，即Hadoop；
3.掌握在线大数据分析技术，即Spark。
思政目标：
1.理解课程知识的内涵和价值，培养学生创新能力和课程知识综合运用能力，训练逻辑思维、辩证思维以及发现问题、分析问题与解决问题的能力，掌握科学的思维方法，培养全局观念和大局意识；
2.培养严谨求实、一丝不苟、爱岗敬业、无私奉献的工作作风和良好的职业素养；培养团队合作精神和沟通能力以及勇于探索、实事求是的实践精神。
3.培养学生的民族自豪感与文化认同感，践行文化自信，培养学生团结合作、激发学生学习强国的热情，引导学生树立正确的人生观、价值观和理想信念。
二、课程目标达成的途径与方法
以课堂教学为主，结合自学、课堂讨论、课外作业、小组大作业等。
课程目标
课程目标内容
支撑毕业要求指标点
目标达成的途径与方法
教学内容
课程目标1
掌握大数据的基本概念，了解背景和动力、发展趋势；
指标点1.1：能将数学、自然科学、计算机科学与技术基础和专业知识用于对复杂工程问题的合理定义和恰当表述中。
课堂讲授
课堂讨论
实验
课外作业
第1章大数据概念
课程目标2
掌握离线大数据分析技术
指标点5.1：了解计算机领域常用的软硬件设计及开发工具、开发环境、模拟软件和设备的使用原理和方法，并理解其适用范围和局限性。
课堂讲授
课堂讨论
实验
课外作业
第2章Hadoop架构，技术原理
第3章MapReduce计算
第4章Hive云数据仓库
课程目标3
掌握在线大数据分析技术
指标点5.2：能够针对具体的问题，选用或开发满足特定需求的计算机软硬件工具和设备，利用合适的信息资源，对复杂工程问题进行分析、计算、设计、模拟和预测，并能够分析其局限性。
课堂讲授
课堂讨论
3.实验
4.课外作业
第5章Spark计算
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
课程目标
课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）
毕业要求1
毕业要求5
课程目标1
L
课程目标2
H
课程目标3
M
注：1.支撑强度分别填写H、M或L（其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。
四、课程主要内容与基本要求
大数据概念
1.1大数据概念、背景和动力
1.2大数据发展趋势
1.3课程地位、任务、基本要求
基本要求：掌握大数据基本概念，理解大数据的处理流程，了解大数据在行业中的应用和未来趋势。结合国家战略，让学生认识到大数据技术对于国家经济发展的重要意义。
Hadoop架构，技术原理
2.1大数据处理架构Hadoop
2.2Hadoop发展历程、版本演变、生态系统
2.3Hadoop的安装和使用方法
基本要求：了解Hadoop的发展历程，掌握Hadoop的安装和使用方法。具备操作Hadoop的能力。介绍Hadoop的创新思维，历代科学家的巨大贡献，培养学生科学探索精神。
MapReduce计算
3.1概述、工作流程、实例分析、具体应用
3.2MapReduce编程实践
基本要求：掌握MapReduce的基本原理、架构以及工作机制，具备MapReduce的编程能力。引导学生通过MapReduce在知名平台应用实例，促进科技与社会发展相结合。
Hive云数据仓库
4.1Hive云数据仓库
4.2Hive编程实践
基本要求：了解Hive的数据模型、构架与组件。具备Hive操作编程能力。让学生了解Hive在社会发展中的作用，增强服务社会的意识。
Spark计算
5.1Spark概述、生态系统、运行架构、部署方式
5.2Spark编程实践
基本要求：掌握Spark的原理以及能够使用Spar
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