大数据课程概要

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大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍

让知识带有温度。

大数据需要学什么课程_大数据专业课程介绍大数据专业开设的课程有许多，以至于许多同学不知道大数据需要学什么课程。

下面是我整理共享的大数据专业课程介绍，欢迎阅读与借鉴，盼望对你们有关心!大数据学习的课程大数据专业开设的课程有许多，例如高等数学、数理统计、概率论;Python编程、JA V A编程、Web开发、Linux操作系统;面对对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

不同的院校对课程支配略有不同，这些课程旨在培育同学对系统管理和数据挖掘的方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化呈现与分析力量的高级专业大数据技术人才。

大数据专业将来就业方向1、大数据工程师大数据工程师包涵了许多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等。

2、Hadoop开发工程师参加优化改进数据平台基础服务，参加日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。

3、大数据研发工程师第1页/共3页千里之行，始于足下构建分布式大数据服务平台，参加和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。

4、大数据分析师利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化;负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对将来的猜测。

大数据需要学习的课程第一阶段：大数据技术入门1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/名目创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，掌握，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础学问，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。

运动会分数统计大数据的结构课程设计(含源代码)

计算机学院信管专业数据结构课程设计题目：运动会分数统计班级：姓名：学号：同组人：起迄日期:课程设计地点:指导教师：完成日期：2013年12月目录1、需求分析 (02)2、概要设计 (03)3、详细设计 (04)4、调试分析和测试结果 (05)5、总结 (13)6、参考文献 (14)7、致谢 (14)8、附录 (14)1、需求分析（1）任务：参加运动会有n个学校，学校编号为1……n。

比赛分成m个男子项目，和w个女子项目。

项目编号为男子1……m，女子m+1……m+w。

不同的项目取前五名或前三名积分；取前五名的积分分别为：7、5、3、2、1，前三名的积分分别为：5、3、2；哪些取前五名或前三名由学生自己设定。

（m<=20,n<=20）（2）功能要求：a).可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩；b).能统计各学校总分，c).可以按学校编号、学校总分、男女团体总分排序输出；d).可以按学校编号查询学校某个项目的情况；可以按项目编号查询取得前三或前五名的学校。

（3）规定：输入数据形式和围：20以的整数（如果做得更好可以输入学校的名称，运动项目的名称）（4）输出形式：有中文提示，各学校分数为整形（5）界面要求：有合理的提示，每个功能可以设立菜单，根据提示，可以完成相关的功能要求。

（6）存储结构：学生自己根据系统功能要求自己设计，但是要求运动会的相关数据要存储在数据文件中。

（7）测试数据：要求使用1、全部合法数据；2、整体非法数据；3、局部非法数据。

进行程序测试，以保证程序的稳定。

测试数据及测试结果请在上交的资料中写明；2、概要设计（1）文字分析本课设要求输入信息，统计分数，执行排序与查找功能，在要求中没有在建立数据之后进行插入和删除操作，而在排序和查找过程中有许多的随机读取数据操作，因此使用顺序结构而不用链表。

由于各个要求属性具有一定的联系，在定义数据时使用结构体和结构体数组来存储信息数据。

考虑到程序的要求在设计函数时将学校个数和项目个数设计为可变的数据，为方便使用设计菜单函数（menu），而由于要求将信息存储在文件中故设计文件的存储（savetofile）与读取函数（readfromfile），信息输入函数（input）在输入基本信息后由系统统计总分的容并全部存入文件file中，在接下来的函数中开始都需要读取文件中的信息，信息的输出（output）输出输入函数中统计后的各项信息，在排序输出（sortput）中使用冒泡排序法进行不同关键字的排序，查询函数（search）采用顺序表的查找来完成。

大数据分析教案

大数据分析教案
教案标题：大数据分析教案
教学目标：
1. 了解大数据分析的概念和应用领域
2. 掌握大数据分析的基本原理和方法
3. 能够运用大数据分析工具进行数据处理和分析
4. 培养学生的数据分析能力和解决问题的能力
教学内容：
1. 什么是大数据分析
2. 大数据分析的应用领域
3. 大数据分析的基本原理和方法
4. 大数据分析工具的使用
5. 数据处理和分析案例分析
教学过程：
1. 导入：通过引入一个真实的大数据案例，引起学生对大数据分析的兴趣和好奇心
2. 理论讲解：介绍大数据分析的概念、应用领域、基本原理和方法
3. 案例分析：通过实际的大数据案例，让学生运用所学知识进行数据处理和分析
4. 实践操作：引导学生使用大数据分析工具进行数据处理和分析实践
5. 总结反思：让学生总结所学内容，思考大数据分析在实际生活中的应用和意义
教学评价：
1. 课堂表现：学生对大数据分析的理解和应用能力
2. 作业和实践成果：学生完成的大数据分析案例分析和实践操作结果
3. 课后反馈：学生对课程的反馈和建议
教学资源：
1. 大数据分析案例
2. 大数据分析工具
3. 相关教学视频和文献资料
教学建议：
1. 结合实际案例，引起学生的兴趣和好奇心
2. 注重实践操作，培养学生的数据分析能力和解决问题的能力
3. 引导学生思考大数据分析在实际生活中的应用和意义
通过以上教案，学生将能够全面了解大数据分析的概念和应用领域，掌握大数据分析的基本原理和方法，能够运用大数据分析工具进行数据处理和分析，培养学生的数据分析能力和解决问题的能力。

人工智能技术应用基础课程标准概述及解释说明

人工智能技术应用基础课程标准概述及解释说明1. 引言1.1 概述人工智能技术应用基础课程标准是针对培养学生掌握和应用人工智能相关知识和技术的重要教育规范。

随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用，该课程标准旨在提供给教师和学生一份全面而有效的指导，以使他们能够更好地理解和运用人工智能技术。

1.2 文章结构本文将分为五个部分来讨论人工智能技术应用基础课程标准。

首先是引言部分，概述了文章的背景和目的。

第二部分介绍了人工智能技术的概念及其历史与发展情况，强调了它在不同领域中的重要性。

接下来，第三部分将重点介绍该课程标准的制定背景、意义以及其内容组成与概要。

第四部分详细解释了课程标准中涉及到的关键要点，包括学习目标、核心要求、教学内容、方法、考核方式等方面。

最后一部分是结论与展望，总结回顾了该课程标准的重要意义并对未来的发展趋势进行了一些思考。

1.3 目的本文的目的是全面介绍和解释人工智能技术应用基础课程标准，以便教师和学生能够更好地理解该标准，并且能够在实际教学中有效地运用它。

通过研究和探讨人工智能技术应用基础课程标准，我们可以深入了解人工智能技术的定义、发展历史、应用领域和重要性，并提供有效的教学指导方案。

同时，我们还将通过对该课程标准相关要点的解释说明，帮助读者更好地理解其中各个要素之间的关系以及其在教育实践中的作用。

最后，本文还会总结回顾该课程标准，并对未来的发展趋势进行一些思考与展望。

2. 人工智能技术应用基础概述:人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机和相关技术来模拟、延伸和扩展人的智能，实现一些通常需要人类智能才能完成的任务。

这些任务包括自然语言理解、语音识别、图像识别、决策制定等。

人工智能起源于上世纪50年代，当时人们开始探索如何开发出具备某种程度智能的计算机。

随着信息技术的发展，特别是计算机处理速度的提升以及大数据时代的到来，人工智能技术取得了长足的进步和发展。

数学课程标准中的“大数据”：内容呈现、要点聚焦与实施建议

数学课程标准中的“大数据”：内容呈现、要点聚焦与实施建议目录一、内容概要 (2)二、数学课程标准中的大数据概述 (2)三、内容呈现 (3)1. 大数据的定义及概念 (4)1.1 大数据的定义与分类 (5)1.2 大数据的相关概念及其重要性 (7)2. 大数据与数学的关联 (8)2.1 大数据在数学中的应用 (9)2.2 数学在大数据处理中的角色 (11)四、要点聚焦 (12)1. 大数据处理技术与应用领域研究趋势分析 (13)1.1 数据清洗和预处理技术的重要性 (14)1.2 数据挖掘和机器学习算法的应用前景 (15)1.3 大数据在各领域的应用案例及发展趋势 (16)2. 数学课程标准的改革与大数据的结合点探讨 (17)2.1 课程内容与大数据技术的融合点分析 (19)2.2 教学方法与手段的创新尝试与实践案例分享 (20)2.3 评价方式与大数据的结合，提高教学效果与质量 (21)五、实施建议 (23)一、内容概要内容呈现：阐述数学课程标准中大数据相关内容的呈现方式，包括统计、数据分析等基础知识的融入，以及如何利用大数据解决实际问题等。

要点聚焦：强调大数据在数学课程中的核心要点，如数据处理技能、数据分析思维、数据文化的培养等。

实施建议：提出具体的教学实施建议，包括教学方法、教学资源、教学评价等方面的建议，以帮助教师有效实施大数据相关的数学教学。

本文档的主要目的是帮助数学教师理解如何在课程中融入大数据相关内容，培养学生的数据处理和数据分析能力，以适应信息化时代的发展需求。

通过本文档的指导，教师可以更好地把握数学课程标准中的大数据内容，提高教学效果。

二、数学课程标准中的大数据概述在数学课程标准中，大数据并不是一个常见的术语。

我们可以从数学教育的角度来探讨与大数据相关的概念，例如数据分析和统计推断等。

这些概念在现代数学教育中越来越受到重视，因为它们可以帮助学生更好地理解和处理实际问题。

在数学课程标准中，可以强调数据分析的重要性，以及如何利用数据来解决实际问题。

《计算机数据库》课程教案

《计算机数据库》课程教案计算机数据库课程教案一、课程信息- 课程名称：计算机数据库- 课程代码：XXXXX- 课程学时：XX学时- 课程学分：X学分- 授课对象：本科大学生二、课程目标本课程旨在培养学生对计算机数据库的基本理论和实践应用方面的理解和能力，具体目标包括：1. 掌握数据库管理系统的基本概念和原理；2. 熟悉数据库设计的基本方法和技巧；3. 理解数据库查询语言和语法，并能够编写基本的查询语句；4. 能够进行数据库的正常运维和管理；5. 具备数据库应用开发的基础，能够设计和实现简单的数据库应用系统。

三、课程大纲1. 数据库概述- 数据库基本概念- 数据库管理系统简介- 数据库应用领域2. 数据库设计- 数据库设计过程- 数据模型的选择与设计- 关系模型与ER模型的转换3. 数据库查询语言- SQL语言基本语法- SQL查询语句的构建与优化- SQL高级查询与嵌套查询4. 数据库管理与运维- 数据库安装与配置- 数据备份与恢复- 数据库性能优化5. 数据库应用开发- 数据库应用开发基本流程- 数据库连接与操作- 数据库应用系统案例分析6. 数据库安全与权限管理- 数据库安全基本概念- 数据库用户与权限管理- 数据库安全策略与控制7. 数据库新技术与发展趋势- NoSQL数据库概述- 大数据与云数据库- 数据库新技术发展趋势概述四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据库的基本概念、原理和应用，引导学生建立系统的数据库知识体系。

2. 实践操作：通过实验和案例分析，让学生亲自操作数据库软件，熟悉数据库管理和应用开发技术。

3. 课堂讨论：组织学生进行课堂讨论，深入探讨数据库设计和应用开发中的难点和热点问题，提高学生的问题解决能力。

4. 课程项目：安排数据库应用开发项目，让学生在实践中运用所学知识，提升综合能力。

五、评价方式1. 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况等，占总评成绩的20%。

大数据本科课表 -回复

大数据本科课表 -回复大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色。

作为一门本科课程，大数据涵盖了许多相关的知识和技能，使学生们能够在数据驱动的世界中脱颖而出。

本文将介绍大数据本科课表的内容和重要性，以及为什么每个学生都应该学习这门课程。

大数据本科课表通常包含一系列核心课程，如数据分析、数据挖掘、机器学习、数据可视化等。

这些课程旨在培养学生分析和解释大规模数据集的能力，以及开发和应用相应的算法和工具。

通过学习这些课程，学生们将能够从数据中发现模式、趋势和关联性，为企业和组织提供有价值的见解和决策支持。

数据分析是大数据课程中的基础课程之一。

它提供了一种理解和解释数据的方法，帮助学生们从大量的数据中提取有用的信息。

在这门课程中，学生们将学习使用统计方法和数据可视化工具来分析数据，并从中得出结论。

他们将了解如何将数据整理和清理，以确保数据的质量和准确性。

此外，他们还将学习如何使用数据模型和算法来预测和优化业务和市场绩效。

数据挖掘是大数据课程中的另一个重要组成部分。

它涉及使用计算机科学和统计学的技术来发现数据中的隐藏模式和关联性。

学生们将学习如何应用数据挖掘算法来发现数据中的规律性，如聚类、分类、关联规则等。

通过学习数据挖掘，学生们能够帮助企业和组织发现新的商机和市场趋势，并制定相应的战略和决策。

机器学习也是大数据课程中的重要内容。

它是一种人工智能的分支，旨在使计算机能够从经验中学习和改进性能，而无需明确的编程。

在机器学习课程中，学生们将学习各种机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。

他们将了解如何使用这些算法来训练模型，并利用模型进行预测和决策。

数据可视化是大数据课程中不可或缺的一部分。

它涉及使用图表、图形和其他可视化工具来呈现数据，并从中提取有意义的信息。

学生们将学习如何设计和创建有效的可视化，以帮助观众更好地理解和利用数据。

通过数据可视化，学生们能够将复杂的数据转化为直观和易于理解的形式，帮助企业和组织做出更好的决策。

信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲

信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲一、课程编号：二、课程名称：信息学科前沿1三、先修课程: 选修四、课程的性质、目的和任务：本课程为选修课程。

大数据是工业界及学术界新兴的数据、技术和服务的集合体，是一门综合性较强的应用课程，可以作为计算机等相关专业专业选修课，或其他专业感兴趣同学的公共选修课。

本课程从大数据的基础概念出发，从技术的角度梳理了大数据相关技术体系，就关键技术展开描述，并以空间大数据应用为场景，介绍地图应用以及LBS服务，培养学生在具体行业应用中体会大数据概念和技术。

通过本课程的学习，培养学生加深对大数据相关概念的理解，掌握基础的大数据研发技能，并引导学生对具体的大数据技术进行深入的研究，为未来从事大数据相关科研和工程技术开发打好基础。

五、本课程讲授和实验学时本课程讲授总时数为36学时，学分。

六、本课程应掌握的基本概念、基本理论、基本技能通过本课程的学习，学生学会大数据存储、分析以及可视化相关概念。

熟悉当前常用的大数据开发框架Hadoop、Spark等，熟悉内存计算技术，掌握地图应用及LBS的基本概念和技术。

能够在实际应用案例中体会大数据技术特点。

七、教科书、参考书参考书《大数据技术原理与应用（第2版）》（林子雨）《大数据时代》（(英)迈尔-舍恩伯格,(英)库克耶）八、课程内容与学时分配第一章大数据概念综述(3学时)●主要内容1．1什么是大数据1．2什么是空间大数据1．3大数据特征●教学目的与要求掌握大数据及空间大数据的基本概念，了解大数据发展过程。

通过典型应用案例了解大数据在行业中的应用价值。

掌握大数据4V特征，以及空间大数据独有的数据特征。

第二章大数据技术总览(3学时)●主要内容2．1大数据存储技术2．2大数据分析技术2．3大数据可视化技术●教学目的与要求了解大数据存储、分析以及可视化方面的技术概要，掌握大数据相关研究的技术体系，为后续章节详细学习具体技术点做准备。

专业名称数据科学与大数据技术专业专业代码080

专业名称：数据科学与大数据技术专业专业代码：080910T一、专业概要：数据科学与大数据技术专业是教育部为落实国家《促进大数据发展行动纲要》特设新专业。

本专业于2020年获批并同年开始招生，本专业以计算机类多学科专业为基础作为支撑，拥有一支以教授为核心、以博士为主体的教学科研师资队伍，建立了以省级重点实验教学示范中心—大数据分析与应用实验教学中心为平台的实践教学条件，与省内外众多行业、政府大数据发展管理中心开展合作，共建学生校外实习基地，为专业实训提供了强有力的保障。

本专业旨在培养具有大数据思维，掌握大数据获取、存储、组织与管理、处理与分析技术，拥有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次应用型人才。

二、培养目标：本专业面向大数据研究与应用需求，培养具有大数据复杂工程问题分析和解决能力，以及自我更新和不断创新的能力。

在个人素质方面，培养具有科学的人文精神、创新意识和良好的团队合作精神，具有较强竞争力的高素质复合型高级专业人才。

在专业知识要求方面，系统地掌握大数据分析与处理技术的基本理论和基本知识，掌握本专业所需的计算机技术、数学等相关学科的基本理论和基本知识。

本科毕业后能在政府部门、金融机构、互联网等企事业单位从事数据科学与大数据技术相关的研究、开发和管理等工作，并可以继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位。

三、培养要求：本专业学生主要学习数据科学与大数据技术的基本理论、方法和技术，培养本学科及跨学科的应用研究与技术开发的基本能力。

毕业生应获取的知识和能力主要包括基础知识、专业核心知识和能力、专业拓展和创新创业能力。

（一）掌握基础知识1．掌握人文社会科学的通识知识，包括人文社会科学通识知识、体育、外语、道德法律知识等。

2．掌握数学学科知识，包括高等数学、统计学、优化理论与算法等。

3．掌握计算机学科基础，包括高级办公自动化、高级语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、离散数学等。

大数据分析师介绍及课程大纲

一、数据分析师介绍
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

1、课程主要内容：
2、课程大纲。

混合教学模式下“大数据、统计与SPSS的日常应用”课程教学探究

混合教学模式下“大数据、统计与SPSS的日常应用”课程教
学探究
王贤梅;李庭燎;杨琴
【期刊名称】《江苏商论》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】大数据时代,新文科课程建设要突出传统文科与数据科学课程相结合,以增强大学生未来的问题解决能力和专业胜任能力。

课程组依据南京审计大学的学科基础和学科特点有针对性地开发了“大数据、统计与SPSS的日常应用”这一校级公选课程。

该课程历经三年的教学周期,在教学准备、教学实践及教学反思等过程中凝练出了以学生为中心的线上+线下的理论+实验的混合教学模式。

以知识为载体探究课前、课中、课后三个环节的知识习得情况,并不断对课程的教法、学法、考法做适应性设计,以较好地释放学生学习的主动性和创新性。

【总页数】5页(P129-133)
【作者】王贤梅;李庭燎;杨琴
【作者单位】南京审计大学商学院;南京审计大学实验中心
【正文语种】中文
【中图分类】G40
【相关文献】
1.基于SPOC的混合教学模式在教育统计与SPSS课程中的应用
2.大数据背景下统计学课程混合式教学模式的探索与实践
3.应用型人才培养模式下的统计学教学模
式研究
——基于《统计学》课程的混合式教学改革4.“SPSS统计软件应用”课程混合式教学改革研究
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《大数据基础》讲义项目3

项目三数据库基础知识知识目标➢了解数据及数据库的基本含义➢了解数据库的类型➢了解数据库管理系统➢了解数据库语言SQL能力目标➢掌握数据库的基本内涵➢掌握数据库的类型➢掌握关系型数据库的特征➢掌握数据库管理系统及数据库语言素质目标能掌握数据库分类与关系型数据库的特征，并准确表述关系型数据库的逻辑特征；准确把握数据库管理系统及其数据库语言的区别。

知识精讲任务一数据库一、数据库的定义在了解数据库之前，我们要先了解一下数据是怎么储存的。

我们都知道，当我们的祖先还在荒野中茹毛饮血的时候，就学会了利用结绳记事来进行数据储存，这些被打上结的绳子就是“数据”，如图3-1所示，虽然这种数据很难保存、很难提取。

图3-1 结绳记事后来祖先利用甲骨、竹简、纸张来储存文字数据，近代发明了录音机、摄像机来储存音频数据，虽然数据载体一直在变化，但是数据存储的方式并没有发生很大的变化，都属于传统存储方式。

直到信息时代的到来，数据存储的方式才发生了重大变革并朝着两分方向发展：文件与数据库。

（1）文件相当于把数据存放在Excel当中，形成读写文件后进行存储，然后通过python 等工具对文件数据进行筛选、处理、提取；（2）数据库则是把数据按照其结构将其储存在计算机中，形成一个具有大数据量的数据集合，相当于存放文件的文件柜，如图3-2所示。

图3-2 数据库示意图利用数据库存储数据是目前最为流行的方式，因为数据库拥有持久化存储，读写速度也很高，更关键的是数据库可以在极大程度上保证数据的有效性，而不像Excel等文件极易产生修改错误。

数据库顾名思义就是数据的集合，是由一张张数据表组成的。

总之，数据库是有组织的数据集合。

它是模式（schema）、表（table）、查询（query）、报告（report）、视图（view）和其他对象的集合。

数据库是系统地组织或结构化地索引信息存储库（通常是一组连接的数据文件），可以轻松地检索、更新、分析和输出数据。

大数据专业概述

大数据专业概述随着数字化时代的到来，大数据技术逐渐成为商业应用和科学研究的重要领域。

大数据是指规模超过传统数据库处理能力的数据集合。

这些数据集合通常包括结构化数据（如数值和文本），半结构化数据和非结构化数据（如图片和视频）。

大数据技术致力于有效地处理这种大规模数据集合，并从中发现趋势、模式和异常，通过分析这些信息来提高商业决策、科研成果和社会福利。

大数据专业是一种涵盖数据存储、数据管理、数据分析和数据可视化等方面的学科和职业。

它包括了数据工程师，数据科学家，数据分析师等职业。

这些职业的共同点是提取大规模数据的价值、管理和维护数据，将数据转化为可执行的解决方案，从而支持业务和决策的制定，并最终提高组织的效率和业绩。

数据工程师是大数据领域中的重要职业之一。

他们的主要职责是设计、构建和维护大型数据集群，并确保可靠、高效和安全地处理大量数据。

数据工程师需要掌握分布式系统、编程语言和数据存储技术等方面的知识。

数据科学家是另一个重要的职业。

他们通过数据挖掘、机器学习和统计分析等技术来分析大规模数据集合中的隐含模式和趋势，并提供商业决策和预测。

数据科学家需要具备统计分析、计算机科学和数学等方面的知识。

数据分析师通过使用数据可视化等技术，将海量数据转化为图形化的展示形式，帮助业务人员快速理解和制定商业决策。

数据分析师需要熟练掌握数据可视化软件、交互式数据可视化等技术。

无论是数据工程师、数据科学家还是数据分析师，背后的思维模式和方法都有相似之处。

他们需要拥有逻辑思维，善于数据分析和解决问题的能力。

同时，他们需要有良好的沟通能力，能够有效地与业务人员、技术人员和其他团队成员合作，从而实现共同的目标。

总的来说，大数据专业是一个快速发展的领域。

作为一个综合性的领域，它不仅包含了各种技术和工具的使用，还需要具备跨学科的知识和沟通能力。

如果你对大数据领域感兴趣，同时拥有适当的技能和心态，那么大数据专业可能是你未来职业的一个很好的选择。

“大数据管理与应用导论”课程建设的研究

“大数据管理与应用导论”课程建设的研究
黄辉;卫昭希
【期刊名称】《工业和信息化教育》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】大数据技术已经成为信息化发展的重要组成部分。

通过对“大数据管理与应用导论”进行课程体系设计及对具体工作进行创新与反思,分析该课程的重要性、内容设置和教学改革,以及该课程在培养大数据人才方面的作用,以此提出建设方案,包括强化实践教学、建立实习基地、引入企业导师、开展竞赛活动、加强与企业的联系,可以更好地促进“大数据管理与应用导论”课程的发展,培养更多大数据人才,为大数据产业的快速发展和社会的进步作出积极贡献。

【总页数】5页(P90-94)
【作者】黄辉;卫昭希
【作者单位】中国矿业大学(北京)管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】G642
【相关文献】
1.公安院校课程指标体系建设研究r——以北京警察学院"治安学导论"课程建设为例
2.企业运用大数据手段实施房产管理研究——评《大数据管理与应用导论》
3.大数据管理与应用专业课程体系建设探索
4.基于大数据管理与应用课程的虚拟仿真教学实验平台建设与应用
5.大数据管理与应用专业实践课程体系建设实践
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大数据商务分析与应用-教学大纲

《大数据商务分析与应用》教学大纲课程编号：071133B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32实验（上机）学时：16学分：3适用对象：信息管理与信息系统专业（电子商务）先修课程：面向对象程序设计与开发，数据库原理与应用，统计学，商务智能与数据挖掘一、教学目标商务数据特别是大数据的挖掘、分析和利用，已经成为当前大型企业之间竞争的重要工具和手段。

本课程主要学习大数据商务分析的相关原理、方法和技术，根据实际业务需求，基于一种大数据商务分析开发工具如Python对相应的业务数据进行处理、分析和应用。

通过本课程学习，使学生了解大数据的采集、传输、处理、分析和应用的相关技术，掌握Python的基础语言知识、大数据分析和应用技术，能够基于Python 进行数据采集、处理、分析和应用开发工作。

鉴于商务数据分析已经成为电子商务运营和网络营销中重要的工具和手段，因此该课程是电子商务专业培养方案的重要组成部分，是先修课程“统计学”和“商务智能与数据挖掘”的实战延续，并可为同期进行的专业必修课“电子商务运营管理”打下良好技术基础。

二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要教学内容是在学生掌握基本的统计学、数据挖掘等基本原理和算法后，学习基于Python编程语言的基本语法、一般应用开发方法和常用的数据分析和数据挖掘方法等。

具体包括：Python基础知识，Python数据分析工具，数据探索，数据预处理，挖掘建模，案例分析等。

（二）教学方法和手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后借助Python 开发环境软件让学生进行上机操作和具体实践。

（三）实践教学环节要求根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。

每一章都有对应的上机内容，如Python开发环境配置与入门程序开发、各章节开发例程等。

大数据可视化技术教案

《大数据可视化技术》教案(总62页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--教案（详案）2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术课程代码：适用专业：计算机应用技术教师姓名：所属系部：职称：课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术教学单元教案数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。

图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。

可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。

（2）大数据可视化的分层从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示：（3）数据可视化技术基础概念数据可视化技术包含以下几个基本概念：1.数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；2.数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；3.数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；4.数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

（4）数据可视化领域的起源数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。

当时，人们利用计算机创建了首批图形图表。

（5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分钟。

2、数据可视化作用与意义（1）数据可视化作用数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段：1.数据记录和表达借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。

2.数据操作数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。