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课程概述
《大数据计算方法》课程旨在培养学生掌握大数据环境下数据处理的原理、方法和工具，提高学生在大数据领域的分析、挖掘和解决问题的能力，本课程以理论与实践相结合的方式，使学生深入了解大数据计算的基本原理、常用算法和技术，为后续学习和实践打下坚实基础。
教学目标
1、理解大数据计算的基本概念、发展历程和未来趋势；
2、掌握大数据计算的基本原理、常用算法和技术；
3、熟悉大数据计算平台和工具，如Hadoop、Spark等；
4、能够运用所学知识分析和解决实际问题；
5、培养学生良好的团队合作精神和创新意识。
1、大数据概述
- 大数据的定义、特点和应用领域
- 大数据时代的挑战与机遇
- 大数据产业链和价值链
2、数据采集与预处理
- 数据采集方法与技术
- 数据清洗、转换和集成
- 数据质量评估与优化
3、大数据存储与管理
- 分布式文件系统（HDFS）
- 数据库技术（如MySQL、Oracle）
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- 分布式数据库技术（如HBase、Cassandra）
4、大数据计算模型
- 批处理计算模型（MapReduce）
- 流处理计算模型（Spark Streaming）
- 图计算模型（如GraphX）
5、大数据挖掘与分析
- 数据挖掘的基本概念和常用算法
- 聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测
- 文本挖掘与情感分析
6、大数据可视化
- 可视化技术概述
- 常用可视化工具（如ECharts、D3.js）
- 可视化在数据分析中的应用
7、大数据平台与工具
- Hadoop生态系统（如HDFS、MapReduce、YARN）
- Spark生态系统（如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming）
- 大数据平台架构设计与优化
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8、案例分析
- 大数据在各行业的应用案例
- 大数据项目实践与经验分享
教学方法
1、理论教学：采用多媒体教学手段，结合实例讲解，提高学生的理解能力；
2、实践教学：通过实验、项目实践等环节，让学生动手操作，加深对知识的掌握；
3、案例教学：结合实际案例，引导学生分析问题、解决问题，提高学生的实际应用能力；
4、讨论交流：组织课堂讨论、小组合作等环节，培养学生的团队协作精神和沟通能力。
考核方式
1、平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等；
2、期末考试（50%）：闭卷考试，考察学生对课程知识的掌握程度；
3、项目实践（20%）：完成课程项目，考察学生的实际应用能力和创新能力。
教学资源
1、教材：《大数据技术原理与应用》等；
2、课程网站：提供课程讲义、实验指导、案例资料等；
3、在线学习平台：推荐使用慕课、网易云课堂等平台进行自学；
4、实验平台：提供Hadoop、Spark等大数据平台实验环境。
标签： #大数据计算方法 教学大纲
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