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ADDINCNKISM.UserStyle《大数据技术原理与应用》课程教学大纲
(理论课程)
一、课程基本信息
课程号
0423S04015
开课单位
管理学院
课程名称
大数据技术原理与应用
BigDataTechnologyPrincipleandApplication
课程性质
选修
考核类型
考查
课程学分
2
课程学时
34
课程类别
专业发展课程(专业拓展课)
先修课程
学科专业课
适用专业(类)
信息管理与信息系统
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《大数据技术原理与应用》课程是本专业(类)的一门专业发展课程,从解析数据、大数据基础理论入手,讲述大数据应用的多侧面场景,讲解大数据的存储与管理工具,大数据分析的基本方法,以及大数据可视化等相关知识。本课程旨在通过理论教学,使学生掌握大数据相关的基本知识、原理和关键技术等,具备运用大数据技术基本原理进行初级实践的基本能力,了解大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算以及大数据在互联网和其他行业的应用,为学生形成大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识提供了方向引导。
教学目标
通过本课程,学生将掌握大数据技术的基本概念、大数据存储、处理与分析关键技术的基本原理等相关理论知识,了解大数据基本架构及大数据技术在不同领域的应用场景,培养学生的创新意识和实践能力。
课程目标1:培养学生认真严谨的研究态度,掌握大数据技术的基本理论和相关技术,拓宽对大数据技术的认识和理解。
课程目标2:熟练运用大数据中Hadoop平台、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase等系统的基本知识和使用方法。
课程目标3:学生了解关键技术的基本原理和实现过程,通过课程的理论和实践教学,能够掌握大数据技术的基本操作;
课程目标4:经过对大数据领域的探索,培养学生具有大数据思维,学会用大数据思维认识、分析和解决问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-1:掌握人文社科基础:了解自然科学、社会科学、人文科学等基础知识;
1-2:培养职业与道德修养:具备较强的法律意识,高度的社会责任感,良好的职业道德、团队合作和社会适应能力;
1-3:提升专业素质:具有较强的系统思维和专业意识,信息系统顶层设计、开发的能力。
课程目标1
0.3
2-1:掌握专业基础理论:具备良好的数理基础,掌握管理学、信息管理与信息系统的基本理论和知识;
2-2:培养数据挖掘与管理能力:具备统计分析、数据挖掘、信息可视化等基本的信息分析与数据管理能力.
课程目标2
0.3
3-1:掌握学科前沿:了解本专业的前沿问题及相关领域发展动态。
课程目标3
0.1
4-1:培养自主学习能力:具备以国际化的视野独立自主地获取和更新本专业相关知识的学习能力;
4-2:培养管理实践能力:具备综合应用知识解决不同信息系统以及社会信息管理实际问题的能力;
4-3:提升思想政治素质:具备良好的思想政治素质和正确的人生观、价值观。
课程目标4
0.3
四、教学方式与方法
教学方式:课堂讲授、课堂讨论、案例分析相结合。
教学方法:启发式、探究式、讨论式和参与式教学相结合,在课程的授课过程中,对于学生难以理解的原理和技术结合相关案例进行讲解和演示,完整展现相应方法技术是如何实施和应用的,可以围绕相关大数据技术的任务组织学生进行分组讨论,培养学生主动学习、解决问题的能力。
五、教学重点与难点
(一)教学重点
大数据的基础理论、大数据存储技术的基本原理和使用方法、大数据处理与分析技术的基本原理和编程方法、以及在各个领域内的典型应用场景。
(二)教学难点
大数据发展新趋势下,存储、处理与分析相关技术的演变等新特性的理解,以及如何在不同的领域中采用适合的大数据技术来解决实际问题,对不同算法技术细节的具体掌握和实践。
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学方式
对应课程目标
1
第1章大数据概述
主要对大数据的发展历程、基本概念、主要影响、应用领域和关键技术进行介绍;了解云计算和物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系。
2
课堂讲授
课程目标1
2
第2章大数据处理架构Hadoop
介绍Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状,并详细介绍了Hadoop生态系统及其各个组件;使学生们能够熟悉掌握Hadoop平台的安装和使用方法。
4
课堂讲授、课程讨论
课程目标1
课程目标2
课程目标3
3
第3章分布式文件系统HDFS
介绍了分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求;掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重
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