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《大数据技术导论》教学大纲
课程名称
大数据技术导论
先修课程
计算机基础、Python编程
课程类别
专业基础课
课程类型
理论+实践
总学时
48
理论学时
24
实践学时
24
教学目的
大数据是国家发展战略，是各专业培养数智化、复合型技术技能人才的必修课程。通过本课程的学习学生能够了解大数据相关基础知识，知晓大数据行业各岗位的技能需求，体验各岗位工作任务，掌握大数据相关工具的使用，最终能够利用大数据思维和工具解决专业问题，提升学习效率。具体包括：
掌握大数据相关基础理论知识，包括大数据特征、发展历程，行业应用，岗位需求邓；
了解大数据平台的整个数据处理流程，掌握大数据采集、预处理、存储、分许、可视化的主流技术架构级常用工具的使用方法，例如爬虫、HDFS数据存储、Python数据挖掘分析和可视化；
能够应用一些主流的大数据工具进行实践任务，如数据爬取、简单的数据分析、以及数据可视化展现等；
能够利用数字思维解决专业问题，从数据中挖掘寻找未知信息，辅助专业实践创新。
教学主要内容
以二手房数据主线介绍大数据的采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化等核心技术。课程内容包括大数据概念和特征、发展历程、行业应用、岗位技能、平台架构等理论知识以及Hadoop环境搭建、Python爬虫和预处理、大数据存储、Spark数据分析挖掘、Python数据可视化等全流程的实践实验。
教学方式
本课程的教学方式主要采用课堂讲授和实验操作，包括：课堂讲授、多媒体教学、实验操作、习题解析、课堂讨论等多种形式相结合，培养学生的自学能力、分析问题和解决问题的能力。
教学方法：采用启发式教学和探究式教学，以学生为主体，鼓励学生在掌握书本知识的基础上针对特定需求动手实践，培养学生的自学能力。
教学手段：充分利用电子教案、课件和网络教学平台等多种教学手段和资源。
教学进度
项目
主要内容
学时安排
大数据与大数据时代
大数据时代概念、产生原因、对社会产生的变革，大数据基本特征和处理流程
4
大数据与大数据时代
大数据技术发展历程，大数据产业结构和行业应用，大数据岗位需求
4
大数据处理平台
大数据处理平台产生的原因和特征，Hadoop大数据处理平台架构和两大基础组件HDFS、MapReduce
4
大数据处理平台
大数据处理流程，大数据4种计算模式，5种主流的大数据处理平台架构
4
Hadoop开发环境搭建
虚拟机基础知识和安装使用
4
Hadoop开发环境搭建
Hadoop环境的搭建以及词频统计案例得运行
4
数据采集与预处理
大数据采集的定义，常用的数据采集工具，爬虫的基础知识，Python爬虫环境搭建
4
数据采集与预处理
网页基本结构，网站数据的爬取过程，Python爬虫采集网站上二手房租房数据并进行简单的预处理
4
数据计算与数据存储
常见的大数据计算框架，NOSQL数据库基础知识、HBase数据库基础知识
4
数据计算与数据存储
利用Spark对二手房数据进行简单处理并存储在MySQL
4
数据分析与可视化
常见的大数据分析工具，数据挖掘的常见算法，常见的数据可视化工具
4
数据分析与可视化
利用Python对二手房数据进行分析挖掘并可视化展示结果
4
合计
48
作业要求
完成课堂布置的每章节课后习题。
依照书中的步骤完成每章的实验项目。
考核方式
期末笔试+大作业
成绩构成
期末笔试成绩占50%，大作业成绩占50%
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