本教学大纲为《大数据计算方法》课程设计，旨在培养学生掌握大数据处理的基本理论、技术和方法。内容涵盖大数据概述、计算模型、分布式系统、数据处理框架等，旨在提升学生在大数据领域的计算和分析能力。
本文目录导读：
课程概述
大数据计算方法课程旨在使学生掌握大数据处理的基本理论、方法和技能，培养学生的数据分析能力、问题解决能力和创新思维，本课程通过介绍大数据的基本概念、数据存储与处理技术、分布式计算框架、大数据分析与挖掘方法等内容，使学生能够熟练运用大数据技术解决实际问题。
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教学目标
1、理解大数据的基本概念、发展历程和应用领域；
2、掌握数据存储与处理技术，包括Hadoop、Spark等；
3、熟悉分布式计算框架，如MapReduce、YARN、Tez等；
4、掌握大数据分析与挖掘方法，包括数据预处理、特征工程、聚类、分类、关联规则挖掘等；
5、具备运用大数据技术解决实际问题的能力。
1、大数据概述
- 大数据的定义、特征和应用领域
- 大数据的发展历程
2、数据存储与处理技术
- Hadoop生态系统：HDFS、MapReduce、YARN
- Spark：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib
- 其他数据存储和处理技术：Kafka、Flink、HBase
3、分布式计算框架
- MapReduce原理与实现
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- YARN原理与实现
- Tez原理与实现
4、大数据分析与挖掘方法
- 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换
- 特征工程：特征提取、特征选择
- 聚类：K-means、层次聚类、DBSCAN
- 分类：决策树、支持向量机、随机森林
- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法
5、大数据技术在实际应用中的案例分析
- 社交网络分析
- 电商推荐系统
- 金融风控
- 基于大数据的智能交通系统
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析等方式，使学生掌握大数据计算方法的基本理论和方法；
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2、实践教学：通过实验、项目实训等方式，提高学生的实际操作能力；
3、讨论与交流：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的创新思维和团队合作能力；
4、案例教学：通过实际案例分析，使学生了解大数据技术在各领域的应用。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、项目报告等；
2、期末考试：通过笔试或机试的方式，考核学生对大数据计算方法的理解和掌握程度；
3、综合评价：结合平时成绩和期末考试成绩，综合评价学生的学习成果。
教学资源
1、教材：《大数据计算方法》（张宇、陈华、王建伟编著，清华大学出版社）
2、在线资源：中国大学MOOC、网易云课堂、慕课网等
3、实验平台：Hadoop、Spark等大数据平台
4、案例库：大数据应用案例库、开源大数据项目等
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据计算方法的基本理论、方法和技能，为今后从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
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