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大数据技术导论
教学教案
适用专业:大数据技术、软件技术、人工智能等
参考学时:共54学时,理论24学时/实践30学时
授课对象:大一学生
课程类型:专业基础课
年月
《大数据技术导论》课程教案
授课章节
项目一大数据与大数据时代
课时
1-4课时
教学目的
了解大数据技术的发展历程
了解大数据时代的产生的原因
了解大数据对社会的影响
了解大数据行业应用和岗位
掌握大数据的主要特征
掌握大数据的社会价值
教学内容
任务1-1认识大数据时代
1.1.1大数据时代
1.1.2大数据时代产生的原因
1.1.3大数据时代产生的变革
任务1-2掌握大数据基本特征和处理流程
1.2.1数据的定义和分类
1.2.2什么是大数据
1.2.3大数据的特征
1.2.4大数据处理流程
任务1-3大数据技术发展历程
任务1-4大数据产业结构及行业应用
1.4.1大数据产业结构
1.4.2大数据、云计算、人工智能、物联网深度融合
1.4.3大数据技术在各行业领域应用案例
任务1-5了解大数据岗位需求
1.5.1大数据岗位需求
1.5.2高职院校学生大数据就业定位
教学重难点
重点:
1.2.3大数据的特征
1.2.4大数据处理流程
1.4.2大数据、云计算、人工智能、物联网深度融合
1.4.3大数据技术在各行业领域应用案例
1.5.2高职院校学生大数据就业定位
难点:
1.2.4大数据处理流程
讨论、思考题及作业
讨论:
1.简述生活中的大数据应用。
2.你未来是否会从事大数据相关工作?
3.结合实际谈谈大数据的数据安全问题。
思考题及作业:
1.大数据的特征是什么?
2.大数据时代的个人隐私如何保护?
3.大数据的技术未来发展方向。
《大数据技术导论》课程教案
授课章节
项目二初识大数据处理平台
课时
5-8课时
教学目的
了解为什么要构建大数据处理平台
了解大数据处理平台的特征
了解Hadoop简介和发展
掌握HDFS和MapReduce设计思想
掌握Hadoop生态系统架构
教学内容
任务2-1了解构建大数据处理平台的原因
2.1.1大数据时代的数据类型
2.1.2传统数据处理平台遇到的问题
2.1.3大数据处理平台
任务2-2认识最早的大数据生态系统—Hadoop
2.2.1Hadoop的简介和发展
2.2.2Hadoop的设计思想和特点
2.2.3Hadoop两大基础组件
2.2.4Hadoop生态系统架构和其他组件
教学重难点
重点:
2.1.3大数据处理平台
2.2.2Hadoop的设计思想和特点
2.2.3Hadoop两大基础组件
2.2.4Hadoop生态系统架构和其他组件
难点:
2.2.2Hadoop的设计思想和特点
2.2.3Hadoop两大基础组件
讨论、思考题及作业
讨论:
1.简述大数据处理平台有哪些特征。
2.分布式文件系统HDFS的优点和缺点。
3.MapReduce的优点和缺点。
思考题及作业:
1.HDFS设计思想是什么?
2.画出HDFS架构图,并介绍内部各组件。
3.列举Hadoop生态系统中常用的组件。
《大数据技术导论》课程教案
授课章节
项目二初识大数据处理平台
课时
9-12课时
教学目的
了解几种常见的大数据计算模式
了解互联网企业大数据处理平台架构案例
掌握大数据处理平台基本架构及数据处理流程
掌握五种主流大数据处理平台架构
教学内容
任务2-3熟悉大数据处理平台架构
2.3.1几种大数据计算模式
2.3.2大数据处理平台基本架构及数据处理流程
2.3.3五种主流大数据处理平台架构
2.3.4大数据处理平台架构案例介绍
教学重难点
重点:
2.3.1几种大数据计算模式
2.3.2大数据处理平台基本架构及数据处理流程
2.3.3五种主流大数据处理平台架构
难点:
2.3.2大数据处理平台基本架构及数据处理流程
2.3.3五种主流大数据处理平台架构
讨论、思考题及作业
讨论:
1.五种主流大数据处理平台架构是哪些?
2.Lambda和Kappa架构的区别。
思考题及作业:
1.叙述大数据处理基本流程。
2.大数据计算模式有几种,每种计算模式的应用场景是什么。
《大数据技术导论》课程教案
授课章节
项目三Hadoop开发环境搭建
课时
13-16课时
教学目的
了解什么是VMware
了解什么是Ubuntu系统
掌握VMware安装流程
掌握Ubuntu系统安装流程
掌握Ubuntu系统网络配置
教学内容
任务3-1安装VMware虚拟机
任务3-2在VMware上安装和配置Ubuntu系统
3.2.1Ubuntu系统的安装
3.2.2Ubuntu系统的网络设置
教学重难点
重点:
任务3-1安装Vmware虚拟机
任
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