大数据原理及应用教学大纲，大数据原理及应用教学大纲电子版

本课程旨在深入探讨大数据的基本原理及其在各个领域的应用，使学生能够掌握大数据处理和分析的核心技术,具备解决实际问题的能力。

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与要求

基础知识部分（约占总学时的30%）

• 大数据概念与特征：介绍大数据的定义、特点以及与传统数据分析的区别。
• 数据采集与管理：讲解数据的来源、类型及管理方法,包括数据库设计和管理系统的使用。
• 数据处理技术：涵盖清洗、转换和加载等预处理技术的应用,确保数据质量。

技术工具与方法论部分（约占总学时的40%）

• Hadoop生态系统：详细阐述MapReduce框架的工作原理和使用场景,如HDFS和YARN的基础知识。
• Spark Streaming：学习实时流式处理的架构和技术细节,理解其在大规模数据处理中的应用。
• 机器学习算法：介绍线性回归、决策树、支持向量机等经典机器学习模型的原理和应用案例。
• 深度学习基础：简要介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等现代深度学习方法。

实践项目部分（约占总学时的30%）

• 数据挖掘实战：通过具体的案例研究,让学生运用所学知识和技能进行数据挖掘和分析。
• 云计算平台实践：利用Amazon Web Services或Google Cloud Platform等云服务提供商的资源搭建实验环境,体验大数据处理的流程。
• 毕业设计准备：指导学生选择合适的课题方向,制定研究计划并进行初步的数据收集和处理工作。

教学方法与手段

• 采用理论授课结合案例分析的方式,帮助学生更好地理解抽象的概念和技术；
• 通过上机操作和实践项目,培养学生的动手能力和解决问题的能力；
• 鼓励小组合作,促进同学间的交流和学习氛围的形成。

考核方式

• 平时成绩占20%，包括课堂表现、作业完成情况等；
• 期中考试成绩占30%,主要考察学生对基本概念的理解程度；
• 期末考试成绩占50%,侧重于综合运用所学知识解决实际问题的能力。

参考资料

• 《大数据导论》（作者：张鹏）
• 《Python编程与数据分析》（作者：李航）
• 《机器学习实战》（作者：Andrew Ng）
• 《TensorFlow入门指南》（作者：Miguel Grinberg）

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是大数据原理及应用教学大纲的主要内容框架，旨在为学生提供一个全面而实用的学习路径,帮助他们成为大数据时代下的优秀人才。

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