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课程概述
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源，大数据原理及应用课程旨在培养学生对大数据技术的理解和应用能力，使学生掌握大数据的基本原理、技术架构、处理方法和应用场景，为学生在未来的职业发展中提供有力的技术支持。
课程目标
1、理解大数据的基本概念、特点和应用领域；
2、掌握大数据技术架构和数据处理流程；
3、熟悉大数据分析方法和工具；
4、能够运用大数据技术解决实际问题；
5、培养学生的创新思维和团队协作能力。
1、大数据概述
- 大数据的基本概念、特点和应用领域；
- 大数据时代的数据处理挑战；
- 大数据在我国的发展现状和趋势。
2、大数据技术架构
- 分布式存储技术：Hadoop、Spark等；
- 分布式计算技术：MapReduce、Spark等；
- 数据库技术：关系型数据库、NoSQL数据库等；
- 数据挖掘技术：聚类、分类、关联规则挖掘等；
- 数据可视化技术：ECharts、D3.js等。
3、大数据处理流程
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- 数据采集：网络爬虫、API接口、数据交换等；
- 数据存储：分布式存储系统、数据仓库等；
- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理等；
- 数据分析：统计分析、机器学习等；
- 数据挖掘：关联规则挖掘、聚类分析等。
4、大数据分析方法与工具
- 统计分析：描述性统计、推断性统计等；
- 机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习等；
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络等；
- 数据挖掘工具：R、Python、Hadoop等。
5、大数据应用案例
- 金融行业：风险管理、信用评估等；
- 医疗行业：疾病预测、个性化医疗等；
- 电商行业：用户画像、精准营销等；
- 政府部门：社会治理、智慧城市等。
教学方法与考核方式
1、教学方法
- 讲授法：系统讲解大数据的基本概念、技术架构和应用案例；
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- 案例分析法：通过实际案例讲解大数据技术的应用；
- 实践操作法：引导学生动手实践，掌握大数据技术；
- 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思维能力和团队协作能力。
2、考核方式
- 平时成绩：课堂表现、作业完成情况等；
- 期中考试：考察学生对大数据基本概念、技术架构和应用案例的掌握程度；
- 期末考试：考察学生对大数据处理流程、分析方法和工具的运用能力；
- 综合实践：完成大数据项目，考察学生的实际操作能力和团队协作能力。
课程资源
1、教材与参考书籍
- 《大数据技术原理与应用》；
- 《Hadoop实战》；
- 《Python数据分析》等。
2、在线课程与资源
- 中国大学MOOC、网易云课堂等在线教育平台；
- 大数据技术博客、论坛等。
通过本课程的学习，学生将具备大数据技术的基本知识，掌握大数据处理和分析方法，为今后从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
标签： #大数据原理及应用教学大纲
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