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、技术和方法，能够运用大数据技术解决实际问题，本课程强调理论与实践相结合，使学生具备在大数据领域进行研究和应用的能力。
教学目标
1、理解大数据的基本概念、特点和发展趋势。
2、掌握大数据采集、存储、处理、分析和可视化等关键技术。
3、熟悉大数据计算框架和平台，如Hadoop、Spark等。
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4、能够运用大数据技术解决实际问题，具备大数据分析和应用能力。
5、具备一定的编程能力，能够使用Python、Java等编程语言进行大数据处理。
1、大数据概述
- 大数据的定义和特点
- 大数据的发展历程和趋势
- 大数据的应用领域
2、大数据采集与存储
- 数据采集技术：日志采集、网络爬虫等
- 数据存储技术：关系型数据库、NoSQL数据库等
- 分布式存储系统：HDFS、Cassandra等
3、大数据处理技术
- 分布式计算框架：Hadoop、Spark等
- 流式计算：Storm、Flink等
- 图计算：Neo4j、JanusGraph等
4、大数据分析方法
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- 数据挖掘技术：关联规则挖掘、聚类分析等
- 机器学习：线性回归、决策树、支持向量机等
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络等
5、大数据可视化
- 可视化工具：ECharts、D3.js等
- 可视化方法：热力图、地图、时间序列等
6、大数据应用案例分析
- 金融领域：风险评估、信用评分等
- 电商领域：用户行为分析、推荐系统等
- 社交网络领域：舆情分析、社交网络分析等
教学方法与考核方式
1、教学方法
- 讲授法：系统讲解大数据计算方法的基本理论和技术。
- 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，掌握大数据处理工具和技能。
- 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学习效果。
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2、考核方式
- 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等，占比30%。
- 期末考试：闭卷考试，测试学生对大数据计算方法的理解和掌握程度，占比70%。
教学资源
1、教材：《大数据技术原理与应用》
2、课程网站：提供教学课件、实验指导、参考资料等。
3、实验平台：提供Hadoop、Spark等大数据计算平台的实验环境。
4、在线资源：国内外优秀的大数据课程、讲座、论坛等。
教学进度安排
1、第1-2周：大数据概述、数据采集与存储
2、第3-4周：大数据处理技术
3、第5-6周：大数据分析方法
4、第7-8周：大数据可视化
5、第9-10周：大数据应用案例分析
6、第11-12周：课程总结、期末复习
通过本课程的学习，学生将具备大数据计算方法的基本理论、技术和应用能力，为今后在大数据领域从事研究和应用工作打下坚实基础。
标签： #大数据计算方法 教学大纲
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