《大数据技术入门》课程教学大纲

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《大数据技术入门》课程教学大纲

【课程名称】大数据技术入门

【课程类型】北服莱佛士专业必修课

【授课对象】大数据技术专业、人工智能技术专业、云计算技术与应用专业，一年级学生

【学时学分】周学时4，共48学时，3学分

明治维新与洋务运动

【课程概况】

《大数据技术入门》课程是大数据技术、云计算技术与应用专业必修课，也是人工智能技术专业的选修课。《数据清洗》是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，是大数据专业的基础性课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。

本课程的先修课为《Python程序设计》，后续课程为《大数据分析》、《大数据可视化》。

【课程目标】

通过本课程的学习，让学生接触并了解大数据的基本原理和基本技术，使学生具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。

【课程内容及学时分布】

旋转倒立摆

教学周	教学内容	学时
第一周	纪念马克思200周年主要介绍大数据的概述和大数据的意义。	2
第一周	主要介绍云计算概述和服务类型。	2
第二周	主要介绍云计算的服务模式和关键技术。	2
第二周	主要介绍云计算与大数据的关系和云计算应用。	2
第三周	主要介绍大数据架构Hadoop。	2
第三周	主要介绍HDFS和Mapreduce。	2
第四周	主要介绍数据采集平台。	2
第四周	主要介绍爬虫技术。	2
第五周	主要介绍使用爬虫实现web数据采集。	2
第五周	主要介绍数据清洗的原理与工作过程。	2
第六周	主要介绍数据质量与数据仓库。	2
第六周	主要介绍数据清洗常用工具。	2
第七周	主要介绍大数据存储概念与存储方式。	2
第七周	主要介绍大数据存储产品。	2
第八周	大数据存储实训。	2
第八周	主要介绍大数据分析与挖掘概述。	2
第九周	主要介绍大数据挖掘算法。	2
第九周	主要介绍大数据可视化概述。	2
第数学最高奖女得主十周	主要介绍大数据可视化方法。	2

第十周	主要介绍大数据可视化工具与应用。	2
第十一周	主要介绍大数据安全概述。	2
框剪结构第十一周	主要介绍大数据安全体系。	2
第十二周	主要介绍工业大数据。	2
第十二周	主要介绍交通大数据与教育大数据。	2

【课程要求与成绩评定】

评定项目	要求	百分比
平时成绩	课堂表现、出勤、作业	60%
期末考试	上机考试	40%

本文发布于:2023-08-16 08:30:56，感谢您对本站的认可！

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