《大数据原理及应用教学大纲：构建数据驱动的知识体系》
一、课程基本信息
1、课程名称
大数据原理及应用
2、课程性质
本课程是计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的核心课程，具有较强的理论性和实践性。
3、课程目标
- 知识目标：使学生掌握大数据的基本概念、特征、技术架构，理解数据采集、存储、处理、分析和可视化等大数据处理流程中的关键技术，如Hadoop、Spark等开源框架的原理和使用方法。
- 能力目标：培养学生具备大数据项目的需求分析、方案设计、数据处理和结果解读的能力，能够运用所学知识解决实际的大数据问题。
- 素质目标：提升学生的数据意识、创新意识和团队协作精神，了解大数据在不同领域的应用现状和发展趋势。
4、先修课程
数据结构、数据库原理、编程语言（如Java或Python）
二、课程内容与教学要求
1、大数据概述（6学时）
- 教学内容
- 大数据的定义、来源和发展历程。
- 大数据的4V（Volume、Velocity、Variety、Value）特征及其内涵。
- 大数据在商业、医疗、交通等领域的应用案例。
- 教学要求
- 理解大数据的概念和特征，能够举例说明大数据的应用场景。
- 了解大数据发展的主要驱动力和面临的挑战。
2、大数据技术架构（8学时）
- 教学内容
- 大数据技术体系的分层架构，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据可视化层。
- 各层的主要技术和工具，如传感器网络、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）、MapReduce计算模型、机器学习算法等。
- 教学要求
- 掌握大数据技术架构的分层结构和各层功能。
- 熟悉各层常用技术和工具的基本原理。
3、数据采集与预处理（10学时）
- 教学内容
- 数据采集的方法和技术，包括网络爬虫、日志采集、传感器数据采集等。
- 数据清洗、转换和集成的操作，处理缺失值、异常值和重复数据等问题。
- 数据采样和特征工程的基本概念和方法。
- 教学要求
- 学会使用至少一种数据采集工具进行数据获取。
- 能够运用数据预处理技术对采集到的数据进行清洗和转换，为后续分析做准备。
4、大数据存储（12学时）
- 教学内容
- 分布式文件系统（HDFS）的原理、架构和操作。
- NoSQL数据库的分类、特点和应用场景，如键值存储、文档存储、列族存储和图形数据库。
- 数据仓库和数据湖的概念及构建方法。
- 教学要求
- 掌握HDFS的文件操作和数据管理方法。
- 理解不同类型NoSQL数据库的适用场景，能够根据需求选择合适的存储方案。
5、大数据处理框架 - Hadoop（14学时）
- 教学内容
- Hadoop的生态系统，包括HDFS、MapReduce、YARN等组件。
- MapReduce编程模型的原理、开发流程和实例分析。
- Hadoop集群的搭建、配置和性能优化。
- 教学要求
- 能够编写简单的MapReduce程序解决数据处理问题。
- 掌握Hadoop集群的搭建和基本管理操作。
6、大数据处理框架 - Spark（12学时）
- 教学内容
- Spark的基本概念、架构和特点，与Hadoop的比较。
- Spark的核心组件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等。
- Spark编程实践，包括数据处理、机器学习算法的应用等。
- 教学要求
- 理解Spark的工作原理和优势。
- 能够使用Spark进行数据处理和简单的数据分析任务。
7、数据分析与挖掘（16学时）
- 教学内容
- 常用的数据分析方法，如描述性统计、相关性分析等。
- 数据挖掘的基本算法，包括分类（决策树、支持向量机等）、聚类（K - Means、DBSCAN等）和关联规则挖掘（Apriori算法等）。
- 大数据分析平台的使用，如Apache Mahout、Scikit - learn等。
- 教学要求
- 掌握基本的数据分析方法和数据挖掘算法的原理和应用。
- 能够运用数据分析和挖掘工具对大数据进行分析和解读。
8、数据可视化（8学时）
- 教学内容
- 数据可视化的概念、意义和基本流程。
- 常用的数据可视化工具和库，如Tableau、D3.js、Matplotlib等。
- 不同类型数据（如结构化数据、非结构化数据）的可视化方法和案例分析。
- 教学要求
- 理解数据可视化的重要性，能够根据数据特点选择合适的可视化方法。
- 学会使用至少一种可视化工具进行数据展示。
三、课程教学方法
1、课堂讲授
系统讲解大数据原理及应用的基本概念、技术和方法，通过多媒体课件、实例演示等方式，帮助学生理解抽象的理论知识。
2、实验教学
安排一系列的实验课程，让学生在实验环境中亲身体验大数据技术的操作和应用，实验内容包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，使学生在实践中掌握相关技术。
3、案例分析
引入实际的大数据应用案例，如电商平台的用户行为分析、社交媒体的舆情监测等，组织学生进行案例分析，培养学生的问题分析和解决能力。
4、小组项目
布置小组项目任务，要求学生运用所学知识完成一个完整的大数据项目，从项目需求分析、方案设计到项目实施和结果展示，通过小组项目，提高学生的团队协作能力和项目管理能力。
四、课程考核方式
1、平时成绩（30%）
- 考勤（10%）：记录学生的出勤情况。
- 作业（10%）：布置课后作业，检查学生对课堂知识的掌握程度。
- 实验报告（10%）：根据学生的实验完成情况和实验报告质量进行评分。
2、期末考试（70%）
采用闭卷考试的方式，主要考查学生对大数据原理及应用课程的基本概念、技术和方法的掌握程度，以及运用所学知识解决实际问题的能力。
五、教材与参考资料
1、教材
《大数据技术原理与应用》，林子雨编著，人民邮电出版社。
2、参考资料
- 《Hadoop权威指南》，Tom White著，清华大学出版社。
- 《Spark快速大数据分析》，Holden Karau等著，人民邮电出版社。
- 相关的大数据技术官方文档和在线教程。
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