本文目录导读：
课程概述
大数据计算方法课程旨在培养学生掌握大数据处理的基本理论、方法和技能，使学生具备运用大数据技术解决实际问题的能力，本课程以大数据计算为核心，涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，旨在培养学生成为具备大数据计算能力的高素质人才。
教学目标
1、知识目标：
（1）掌握大数据的基本概念、特点和发展趋势；
（2）熟悉大数据计算的基本原理、方法和工具；
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（3）了解大数据技术在各个领域的应用案例。
2、能力目标：
（1）具备大数据数据采集、存储和处理能力；
（2）具备大数据分析和可视化的能力；
（3）具备运用大数据技术解决实际问题的能力。
3、素质目标：
（1）培养严谨的学术态度和良好的职业道德；
（2）提高学生的团队合作意识和沟通能力；
（3）增强学生的创新意识和实践能力。
1、大数据概述
（1）大数据的定义、特点和发展趋势；
（2）大数据技术体系；
（3）大数据在各领域的应用案例。
2、数据采集与存储
（1）数据采集的方法与工具；
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（2）数据存储技术，如分布式文件系统、数据库等；
（3）数据清洗和预处理方法。
3、大数据计算框架
（1）MapReduce编程模型；
（2）Spark计算框架；
（3）Flink实时计算框架。
4、数据分析与挖掘
（1）数据分析的基本方法；
（2）数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则挖掘等；
（3）机器学习算法及其应用。
5、数据可视化
（1）数据可视化技术；
（2）可视化工具和平台；
（3）数据可视化在决策支持中的应用。
教学方法与手段
1、理论教学与案例教学相结合，注重培养学生的实际操作能力；
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2、采用多媒体教学手段，如PPT、视频等，提高教学效果；
3、开展小组讨论、项目实践等活动，培养学生的团队合作意识和沟通能力；
4、利用在线资源，如MOOC、网络课程等，拓展学生的知识面。
考核方式
1、平时成绩（40%）：包括课堂表现、作业完成情况、实验报告等；
2、期中考试成绩（30%）：考查学生对课程知识的掌握程度；
3、期末考试成绩（30%）：考查学生对课程知识的综合运用能力。
教学资源
1、教材：《大数据计算方法》；
2、参考书籍：《大数据技术原理与应用》、《大数据分析实战》等；
3、在线资源：MOOC、网络课程、相关论坛等。
实施策略
1、强化实践教学，提高学生的动手能力；
2、注重培养学生的创新意识和团队协作能力；
3、加强师资队伍建设，提高教师的教学水平；
4、营造良好的学术氛围，激发学生的学习兴趣。
通过以上教学大纲的制定与实施，使学生掌握大数据计算方法的核心知识，具备解决实际问题的能力，为我国大数据产业的发展培养一批高素质人才。
标签： #大数据计算方法 教学大纲
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