《大数据技术原理与应用》课程标准

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大数据技术原理与应用

大数据技术原理与应用【大数据技术原理与应用（上）】一、前言近年来，由于信息技术的迅猛发展，数据的规模和种类不断增加，给我们带来了各种新的机遇和挑战。

而大数据技术就应运而生，成为当今IT领域的热门话题之一。

本文将介绍大数据技术的原理和应用，希望对读者有所帮助。

二、大数据技术的定义大数据技术是一种应对海量、高维、异构、分布式数据的计算机技术。

由于大数据的特点如上所述，传统的单机计算和数据库技术已经无法满足需求，因此需要采用一些新的技术和方法。

三、大数据技术的原理1. 分布式存储传统的文件系统和数据库都是采用单机存储的方式，无法处理海量数据。

大数据技术采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多个节点上，通过网络协议进行通信，实现数据的共享和管理。

2. 分布式计算分布式计算是大数据处理的核心技术之一。

它充分利用多个计算节点的计算能力，将任务划分为多个子任务进行并行计算，大大提高了处理效率和性能。

3. 数据挖掘与机器学习大数据中存在着大量的隐含信息和暗示规律，挖掘这些信息和规律对于数据分析和应用具有重要的价值。

数据挖掘和机器学习技术可以帮助人们从大数据中发现隐含的知识和规律。

4. 数据可视化数据可视化是将数据以图形、表格等视觉化的方式表达出来，使得人们更加直观地理解数据。

在大数据领域，数据可视化技术可以帮助人们快速了解数据的特点和趋势，方便决策和管理。

四、大数据技术的应用1. 营销大数据技术可以用来分析用户的行为和习惯，了解用户的需求和偏好，从而制定出更加精准的营销策略。

2. 医疗健康大数据技术可以应用于医疗健康领域，通过分析患者的健康记录和医疗数据，为医生提供更加精准的诊断和治疗方案。

3. 金融大数据技术可以用来分析金融市场的趋势和规律，预测股市波动趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。

4. 物流大数据技术可以用来分析物流企业的运营情况，预测货物运输时间，优化货物运输路线和运输模式，提高物流效率和质量。

五、总结大数据技术的出现，为我们提供了解决海量数据处理问题的新途径。

《大数据应用基础》课程标准(含课程思政)

《大数据应用基础》课程标准大数据基础二、适用专业大数据技术应用三、课程学时与学分36学时，2学分四、课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门专业基础课程，是从事大数据工程技术人员等新职业岗位必须学习的课程，旨在为学生提供大数据应用方面的基础知识，包括大数据概述、大数据处理、大数据存储和大数据应用案例等内容，使学生具备大数据应用的基础理论和实践能力。

本课程开设在第2学期，将为后续学习《互联网数据采集》《数据库技术应用》等课程奠定基础。

五、课程目标通过本课程的学习，能够完成对大数据生产流程绘制，熟悉认知大数据采集、分析、存储、可视化等各种工具和平台，能够厘清大数据与网络技术、物联网、云计算、人工智能的发展关系与发展方向，并通过大数据技术在不同行业产业的案例分析，能够进行大数据存储和分析应用，树立大数据思维，拓展科技素养。

达到以下具体目标：( 一) 素养目标1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，自觉践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；(培养规格1)2.充分了解大数据行业法规法则，自觉维护行业良好风气；(培养规格2、S—A—2)3.具备数据思维，具备较强的逻辑思维能力； (培养规格3)4.培养学生对大数据应用的认识和理解，以及对大数据应用的价值和影响的思考。

学生需要通过学习大数据基础课程，增强对大数据应用的兴趣和探索欲望，了解大数据对社会、经济、科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。

(培养规格5)5.具有社会责任感，能够传递正确的社会价值，时刻维护国家的荣誉与形象；(培养规格2、S—A—3)6.树立正确的职业观，注意保护数据安全、保障他人隐私，爱岗敬业、德技并修；(培养规格2、S—A—4)7.有自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习。

(培养规格7、D—A—3)(二)知识目标1.掌握大数据应用的基础知识，包括大数据的概念、特征、处理和存储等方面的知识；(培养规格11)2.了解大数据的技术架构、处理方法和工作流程；(培养规格11)3.掌握大数据存储和管理的基本方法； (培养规格11)4.熟悉大数据相关法律法规，对大数据行业的信息安全形成基础的认知；(培养规格12)5.了解大数据行业基本情况、了解大数据行业应用场景与岗位分工，明确大数据产品形态与技能要求； (培养规格15)6.厘清大数据与网络技术发展、云计算、物联网、人工智能的发展关系与发展方向；(培养规格16)7.了解大数据生产工作流程中应用到的数据采集、存储、可视化、分析等各种工具和平台，掌握基础的工具使用方法和步骤。

大数据的技术原理与应用pdf

大数据的技术原理与应用1. 什么是大数据•大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，难以使用传统的数据库和处理工具进行处理和管理。

•大数据主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

•大数据具有“3V特性”，即数据量大（Volume）、数据速度快（Velocity）和数据多样性（Variety）。

2. 大数据的技术原理大数据的处理和管理需要借助以下技术原理：2.1 分布式存储大数据通常存储在分布式文件系统中，比如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）。

分布式存储可以实现数据的高可靠性和高扩展性。

2.2 分布式计算大数据的计算需要借助分布式计算框架，比如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。

分布式计算可以实现大规模数据的并行计算，提高计算速度和效率。

2.3 数据清洗与预处理由于大数据的来源多样，数据质量通常较差。

因此，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理，包括数据去重、数据过滤、数据格式转换等操作。

2.4 数据挖掘与机器学习大数据中蕴藏着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中发现隐藏的模式和规律，提供决策支持和商业价值。

3. 大数据的应用大数据的技术原理为以下领域的应用提供了支持：3.1 金融行业大数据可以用于金融风控、投资分析、反洗钱等领域，通过对海量数据的分析，可以提高风险管控能力和决策效率。

3.2 医疗健康大数据可以用于医疗数据分析、疾病预测、药物研发等领域，帮助医药行业提供个性化医疗和精准健康管理。

3.3 零售行业大数据可以用于用户画像、推荐系统、供应链管理等领域，实现精确的营销策略和优化的供应链运作。

3.4 交通运输大数据可以用于交通流量预测、智能交通管理、车辆调度等领域，提高交通运输的安全性和效率。

3.5 媒体与广告大数据可以用于用户行为分析、媒体内容推荐、广告精准投放等领域，提供个性化的媒体服务和精准的广告投放。

大数据技术原理与应用第三版核心知识点

大数据技术原理与应用第三版核心知识点一、大数据概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据量大到传统数据处理工具无法处理。

2. 大数据特点- 五V特点：大数据具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）五个特点。

- 非结构化数据：大部分大数据都是非结构化数据，需要通过特定的技术进行处理和分析。

二、大数据技术基础1. 分布式存储- Hadoop分布式文件系统HDFS：将大数据存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和并行处理能力。

2. 分布式计算- MapReduce计算模型：将数据分片并行处理，提高了数据处理的速度和效率。

3. 数据清洗和预处理- 数据清洗：去除噪音数据、填补缺失值、处理异常值等。

- 数据预处理：将数据转换成可供分析的格式，如规范化、归一化等。

三、大数据存储技术1. NoSQL数据库- HBase：面向列的分布式数据库，适用于大规模结构化数据存储。

- MongoDB：面向文档的数据库，适用于存储半结构化数据。

2. 大数据文件格式- Parquet、ORC等列式存储格式：适用于大规模数据存储和分析，能够减少I/O操作。

四、大数据处理技术1. 数据挖掘- 聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。

2. 机器学习- 逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等机器学习算法在大数据中的应用。

3. 实时流式处理- Storm、Flink等实时流式处理框架，在大数据实时处理中的应用。

4. 图计算- 图数据库、图计算框架如Neo4j、GraphX等在大数据图计算中的应用。

五、大数据分析与应用1. 数据可视化- Tableau、Power BI等工具的应用，将大数据分析结果直观展现。

2. 业务智能- 利用大数据分析结果进行商业决策和趋势预测。

3. 个性化推荐系统- 利用用户行为数据进行个性化推荐，提升用户体验。

大数据技术专业《数据库技术基础》课程标准

贵州XXX学院《数据库技术基础》课程标准（2023年版）《数据库技术基础》课程标准一、课程信息二、课程性质和功能定位（一）课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门必修的专业基础课程。

通过本课程的学习，让学生了解计算机数据管理的发展，数据库系统基础与数据库系统应用之间的关系;掌握数据库系统原理，掌握SQL语句的使用，会使用简单的关系型DBMS继续进行数据处理和应用系统设计及关系数据库管理系统MySQL的使用方法。

（二）课程的功能定位全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，满足国家发展战略对人才培养的要求。

以就业为导向，以职业岗位能力为核心，依托计算机行业发展，按照企业实际需求和学校实际情况与专业特点，设计人才培养方案和课程体系，并对接职业标准开发课程标准，聘请企业的相关技术人员为兼职教师，合理设置各个教学环节，引入企业真实项目，实施项目教学。

同时积极探索校企合作之路，构建“课堂与实习实训结合、学校教育与企业教育结合、在校成长与职场成长结合”的“三结合”（课程标准与职业标准相融合、教学过程与工作过程相融合、教学情境与工作场境相融合）人才培养模式。

三、设计思路本课程是依据任务引领型项目设置的。

其总体设计思路是立足于实际能力培养，对课程内容的选择标准作了根本性改革，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以任务为中心组织课程内容，并让学生在完成具体学习模块过程中学会完成相应任务，并构建相关理论知识，发展职业能力。

本课程最终确定了以下学习模块:数据库的建立与基本维护、数据库管理、简单程序设计、设计查询与视图、设计报表与标签、设计应用程序界面、设计应用程序菜单系统。

模块设计以工作任务为线索来进行。

教学过程中，采取理实-体教学，给学生提供实践机会。

在每个知识模块中根据知识体系设立相应的学习任务，学生在轻松完成每个任务的过程中掌握到技能，学习到知识。

四、课程目标课程的培养目标是……。

（一）知识目标(1)了解数据库系统基础知识;(2)掌握MySQL 数据库的基本操作:(3)掌握数据完整性相关的概念和应用操作;(4)掌握SQL 语言的数据定义、数据查询和数据操纵的格式及功能;（二）素质目标培养学生克服困难的精神、理论应用于实践和解决实际问题的能力，为今后的软件系统开发与网站开发类课程学习打下良好的基础。

大数据技术与应用教案

《大数据技术与应用》
教案
20XX〜20XX学年第X学期
学院（部）： _______________________________
教研室（系）： _____________________________
授课班级： _________________________________
课程学分： _________________________________
课程学时： _________________________________
课程周学时： _______________________________
使用教材：大数据技术与应用-微视频版
•Hadoop系统的发展历程及其优点的介绍•Hadoop原理的介绍
在线帮助和相关资源
使用HBase提供的过滤类进行查询
owMatrix 类型（分布式矩阵）、IndexedRowMatrix 类型、Coordi nateMatrix 类型、BlockMatrix 类型
Hive组成模块，执行流程概述
Metastore存储模式
安装Hive，配置参数并运行测试
教学内容
Hive Beeline
了解基本数据类型与文件格式数据的定义，操作，查询
Hive编程
3、对于重点和难点，通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。

国家精品课程大数据技术原理与应用

国家精品课程大数据技术原理与应用一、引言国家精品课程是指由教育部认定的、在教学内容、教学过程、教学质量、教学评价和教学环境等方面达到国内领先水平的教学活动。

大数据技术作为当今社会发展的重要驱动力之一，已经在各个领域得到了广泛的应用。

国家精品课程大数据技术原理与应用的探讨，既有利于推动教育信息化的发展，也可以为学生提供更加丰富和有深度的学习内容。

本文将从大数据技术的基本原理和在不同领域的应用两个方面探讨国家精品课程大数据技术的重要性和意义。

二、国家精品课程大数据技术的基本原理1. 数据采集与存储在大数据技术中，数据的采集和存储是至关重要的一环。

传感器技术、网络爬虫以及各类数据库系统的应用，使得海量的数据得以被采集并存储起来。

国家精品课程大数据技术需要深入探讨数据采集的各种方式以及数据存储的原理，为学生提供系统性的知识储备。

2. 数据处理与分析数据的处理和分析是大数据技术中最核心的部分之一。

通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术手段，可以从海量的数据中找到有价值的信息。

国家精品课程大数据技术应该深入剖析各种数据处理和分析方法，以及它们在不同领域中的应用。

3. 数据应用与展示最终的数据价值体现在对其进行应用与展示。

国家精品课程大数据技术应该引导学生学习如何将数据应用到实际问题中，并学习数据可视化技术，以便更好地向他人展示自己的研究成果。

三、国家精品课程大数据技术在不同领域的应用1. 金融领域在金融领域，大数据技术被广泛应用于风险管理、投资决策以及金融交易的实时监控和分析。

国家精品课程大数据技术应该帮助学生了解金融领域中大数据技术的实际应用，培养他们对金融数据的敏感度和分析能力。

2. 医疗健康领域大数据技术在医疗健康领域的应用包括疾病预测、医疗资源分配以及个性化治疗方案的制定。

国家精品课程大数据技术应该引导学生学习医疗健康领域的大数据技术应用，培养他们对医疗健康数据的理解和应用能力。

3. 城市管理领域城市管理领域的智慧城市建设中，大数据技术发挥着越来越重要的作用。

职业技术学校计算机课程标准(2023年版)

职业技术学校计算机课程标准(2023年版)1. 引言本文档旨在制定适用于职业技术学校的计算机课程标准，以满足2023年的教育需求和职业发展要求。

本标准适用于计算机专业的学生，旨在提供一套全面且具有前瞻性的课程框架。

2. 课程目标2.1 培养学生掌握计算机科学和技术的基本理论和知识。

2.2 培养学生具备计算机软件和硬件的实际应用能力。

2.3 培养学生具备计算机编程和算法设计能力。

2.4 培养学生具备计算机系统维护和网络管理能力。

2.5 培养学生具备计算机安全和信息保护的意识和技能。

3. 课程内容3.1 计算机基础知识- 计算机组成与原理- 操作系统原理与应用- 数据结构与算法- 计算机网络基础3.2 编程语言与开发- C/C++编程语言- Java编程语言- Python编程语言- Web开发与前端技术3.3 数据库与信息管理- 数据库原理与应用- SQL语言- 数据库设计与管理- 大数据与数据分析3.4 软件工程与开发- 软件工程原理与方法- 软件需求与规格化- 软件设计与实现- 软件测试与质量管理3.5 计算机安全与网络管理- 计算机安全原理与技术- 网络安全与防护- 信息安全管理与法规- 网络管理与维护4. 课程评估方法4.1 课程以学生项目作业和考试成绩评估为主，包括但不限于书面作业、实验报告、编程实践、单元测试和综合考试等形式。

4.2 课程评估将综合考虑学生的理论知识掌握、实践能力、团队合作能力以及创新思维等因素。

5. 课程教材与资源5.1 推荐教材：- 《计算机科学导论》- 《C程序设计语言》- 《Java核心技术》- 《Python编程从入门到实践》- 《数据库系统概论》- 《软件工程导论》- 《网络安全原理与实践》5.2 开放资源：- 在线教育平台提供的公开课程和研究资源- 开源软件与工具- 学术论文与技术文档6. 结束语本标准旨在为职业技术学校的计算机专业提供一个有效的课程框架，以培养具备综合能力和市场竞争力的计算机专业人才。

《大数据导论》课程标准

课程代码：(2022 年修订)XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：合用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人材的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。

本课程的教学理念是:应用为目标、实践为主线、能力为中心。

(一)突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯通于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。

(二)基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。

(三)整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人材的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。

着重培养学生能灵便应用这些思想和方法的能力。

课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。

在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。

(四) 体现能力标准,强调工学交替学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标环绕能力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。

大数据技术原理与应用-完整版

1.8.1云计算
2. 云计算关键技术
云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等
1.8.1云计算
3. 云计算数据中心
云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、宽带网络连接、环境制设备、监控设备以及各种安全装置等
数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源，为各种平台和应用提供运行支撑环境
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
1.3大数据的影响
在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：全样而非抽样效率而非精确相关而非因果
1.3大数据的影响
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时，构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全
“谷歌流感趋势”，通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况
1.5大数据关键技术
技术层面数据采集
数据存储和管理
数据处理与分析
数据隐私和安全
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
功能
利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等，抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础；或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析

大数据技术原理与应用课程标准

大数据技术原理与应用课程标准随着大数据技术的飞速发展，掌握大数据原理与应用已经成为许多高校学生的必备技能。

为了培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，我们制定了《大数据技术原理与应用课程标准》。

本课程旨在全面介绍大数据技术的原理、应用和实践，帮助学生掌握大数据分析的基本方法和工具，培养解决实际问题的能力。

一、课程目标通过本课程的学习，学生将能够：1、了解大数据技术的发展历程和基本概念；2、掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本原理和方法；3、熟悉常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；4、了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等；5、培养解决实际问题的能力和创新思维。

二、课程内容本课程将涵盖以下内容：1、大数据基本概念：介绍大数据的定义、发展历程、技术体系等；2、大数据采集与存储：讲解如何采集和存储大数据，包括数据预处理、数据存储方式等；3、大数据处理与分析：介绍大数据处理和分析的基本原理和方法，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等；4、大数据工具与平台：介绍常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；5、大数据应用案例：通过案例分析，了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等。

三、课程实施本课程将采用理论教学和实践操作相结合的方式。

通过课堂讲解、案例分析、实验操作等多种手段，帮助学生理解和掌握大数据技术。

同时，我们将设置课外实践环节，鼓励学生参与实际项目，提高解决实际问题的能力。

四、课程评价本课程的评价将采用多种形式，包括考试、作业、实验成绩和项目实践等。

我们将根据学生的综合表现进行评价，以激励学生积极参与学习和实践。

总之，《大数据技术原理与应用课程标准》旨在培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，通过课程的学习和实践，学生将掌握大数据技术的原理和应用，为未来的职业发展奠定坚实的基础。

大数据技术与应用案例标题：大数据技术与应用案例随着科技的快速发展，大数据技术正逐渐渗透到生活的每个角落，从医疗健康、金融交易、交通物流到教育教学等各个领域。

大数据技术原理与应用

图10-9 2008年世界各国GDP数据
10.2.3 地图工具
• 1. Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该工具可以让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在数据背后的模式和趋势。 • 2. Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫星地图的API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • 3. Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
10.1.3 可视化的重要作用
（4）增强数据吸引力
图10-6 一个可视化的图表新闻实例
10.2 可视化工具
10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具
10.1.2 可视化的发展历程
• 20世纪50年代，随着计算机的出现和计算机图形学的发展，人们可以利用计算机技术在电脑屏幕上绘制出各种图形图表，可视化技术开启了全新的发展阶段。最初，可视化技术被大量应用于统计学领域，用来绘制统计图表，比如圆环图、柱状图和饼图、直方图、时间序列图、等高线图、散点图等，后来，又逐步应用于地理信息系统、数据挖掘分析、商务智能工具等，有效促进了人类对不同类型数据的分析与理解 • 随着大数据时代的到来，每时每刻都有海量数据在不断生成，需要我们对数据进行及时、全面、快速、准确的分析，呈现数据背后的价值，这就更需要可视化技术协助我们更好地理解和分析数据，可视化成为大数据分析最后的一环和对用户而言最重要的一环

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。

5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。

6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。

7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。

答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。

物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。

《大数据工程技术人员》课程标准

《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》的课程标准主要包括以下几个方面：
1. 大数据基本概念：学生需要理解大数据的基本概念，包括大数据的定义、特性、来源和应用领域。

2. 大数据存储和管理技术：学生需要掌握大数据的存储和管理技术，如分布式存储系统、数据仓库和数据湖等。

3. 大数据采集和预处理技术：学生需要了解和掌握如何从各种数据源中采集数据，以及如何进行数据清洗、去重、转换和整合等预处理工作。

4. 分布式数据库系统：学生需要了解和掌握分布式数据库系统的基本概念、原理和使用方法，如Hadoop、Spark等。

5. 软件基础语言和基础算法：学生需要掌握一些常用的编程语言和算法，如Python、Java、SQL等，以便能够进行大数据的处理和分析。

6. 大数据操作平台：学生需要了解和掌握一些常见的大数据操作平台，如AWS、阿里云等，以便能够进行大数据的存储、处理和分析。

7. 大数据应用案例：学生需要了解和掌握一些常见的大数据应用案例，如推荐系统、用户行为分析、智能客服等，以便能够在实际应用中运用所学知识。

以上是《大数据工程技术人员》课程标准的简要介绍，具体内容可能因课程设置和教学要求而有所不同。

《大数据导论》核心课程标准

《大数据导论》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据相关编程技术框架基础知识、程序设计能力、了解非大数据数据库理论基础知识、多数据源整合、掌握大数据进行预处理、检验和清洗学习的前提基础理论课程。

二、课程设计与理念《大数据导论》是了解和学习大数据的基础条件，通过课程了解大数据基本概念，大数据的架构，大数据的采集方式和预处理，常用的ETL工具，简单熟悉数据仓库的构建模式，大数据的存储，数据挖掘的方法，以及大数据的可视化技术，从而更好的将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。

从基础开始，通过理论与实际案例相结合，帮助学生由浅入深进行学习，逐步清理大数据的核心技术和发展趋势。

三、课程目标（一）总体目标培养能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的大数据技术应用与分析的相关工作岗位，具有大数据技术应用与云计算理论基础知识，掌握大数据存储、清洗、管理、建模和分析的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。

（二）技能与知识目标具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据基础技术框架知识，了解熟悉大数据应用、大数据架构、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析、大数据可视化等概念。

（三）能力与素质目标1.对大数据基础理论、架构有深刻理解；2.熟悉大数据集群构建基础理论；3.熟悉主流大数据应用的架构体系以及各种中间件技术。

四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法本课程的考核评价手段和方法，采用阶段性、过程性项目评价、理论与实践一体化评价模式。

关注评价的多元性，将课堂提问、学生作业、平时测验、项目考核、技能考核作为平时成绩，占总成绩的60%，期末书面测试占总成绩的40%。