本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
课程概述
《大数据计算方法》是一门旨在培养学生大数据处理与分析能力的专业课程，本课程以大数据时代为背景，围绕大数据的基本概念、数据处理技术、计算模型和算法等方面展开，旨在使学生掌握大数据计算的基本原理、方法和技术，为从事大数据相关领域的工作奠定坚实基础。
课程目标
1、知识目标：
（1）使学生掌握大数据的基本概念、特点及发展趋势；
（2）使学生熟悉大数据处理的技术体系，包括数据采集、存储、处理、分析和挖掘等；
（3）使学生了解大数据计算模型和算法的基本原理，包括分布式计算、并行计算、内存计算等；
（4）使学生熟悉主流大数据计算框架，如Hadoop、Spark等。
2、能力目标：
（1）培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力；
（2）培养学生进行数据分析和挖掘的能力；
（3）培养学生具备良好的团队合作精神和沟通能力；
（4）培养学生具备一定的创新意识和科研能力。
3、素质目标：
（1）培养学生严谨的学术态度和科学精神；
（2）培养学生具有社会责任感和职业道德；
（3）培养学生具备终身学习的能力。
1、大数据概述
（1）大数据的定义、特点及发展趋势；
（2）大数据的采集、存储、处理、分析和挖掘；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（3）大数据在各个领域的应用。
2、数据处理技术
（1）数据采集技术：网络爬虫、API接口等；
（2）数据存储技术：关系型数据库、非关系型数据库、分布式存储系统等；
（3）数据处理技术：数据清洗、数据集成、数据转换等。
3、大数据计算模型与算法
（1）分布式计算：MapReduce、Spark等；
（2）并行计算：GPU计算、FPGA计算等；
（3）内存计算：In-Memory Computing等；
（4）算法优化与性能分析。
4、主流大数据计算框架
（1）Hadoop生态系统：HDFS、MapReduce、YARN等；
（2）Spark生态系统：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等；
（3）其他大数据计算框架：Flink、Tachyon等。
教学方法与考核方式
1、教学方法：
（1）理论教学：采用多媒体课件、案例分析、课堂讨论等方式，使学生在短时间内掌握大数据计算方法的基本原理；
（2）实践教学：通过实验、项目实战等方式，提高学生的动手能力和实际操作技能；
（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精神。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、考核方式：
（1）平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；
（2）实验报告：考察学生对实验内容的理解和实际操作能力；
（3）课程论文：考察学生对大数据计算方法的综合运用能力；
（4）期末考试：以笔试形式考察学生对课程知识的掌握程度。
教学资源
1、教材：《大数据计算方法》；
2、教学课件、实验指导书、项目案例等；
3、线上资源：相关网站、论坛、博客等；
4、校内实验平台：提供实验环境和实验指导。
实施策略
1、注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力；
2、鼓励学生参与项目实战，培养学生的创新意识和团队协作精神；
3、加强与企业的合作，为学生提供实习和就业机会；
4、定期举办学术讲座和研讨会，拓宽学生的知识面和视野；
5、建立课程评价体系，及时调整教学内容和方法，确保教学质量。
《大数据计算方法》课程旨在培养学生在大数据时代具备较强的数据处理和分析能力，为我国大数据产业发展输送高素质人才，通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据计算的基本原理、方法和技术，为今后的职业发展奠定坚实基础。
标签： #大数据计算方法 教学大纲
评论列表