大数据分析及应用课程介绍

分组汇报内容
• • • • • 文本挖掘 聚类 Web链接分析 频繁项集 Web广告
• 推荐系统 • 社交网络大数据分析
师生互动
课堂提问
学生讲、老师提问
学生讲、学生提问
3、教学评价
总成绩
1
2
3
自主学习成绩 期末成绩（70%） （20%） 平时成绩（10%） 课程论文（45分） 回答问题（10分） 作业（10分） 考勤 分组汇报（35分）
分组汇报（35分）
• • • • • • PPT制作 5分 问题论述完整性 8分 讲述内容的深度 5分 演讲 4分 回答问题 5分 给其它组提问题 8分
大数据分析及应用
课程目标
• 知识目标:
掌握大数据分析的基本理论、技术
大数据分析概述 数据挖掘基础 大规模文件系统和Map-reduce
了解大数据分析的典型应用场景
文本挖掘 聚类 Web链接分析 频繁项集 Web广告 推荐系统 社交网络大数据分析
课程目标
• 技能目标:
掌握查阅文献的方法
通过知网、百度学术、Internet查阅文献
会阅读、分析文献 掌握课堂讲授的能力 掌握学术论文的简单写作方法
课程目标
• 态度目标:
认真学习态度 自主学习习惯
团结协作的精神
百度文库
教学基本要求
通过本课程的学习使学生达到以下要求：
• 掌握大数据分析的基本理论、技术。
• 了解目前大数据分析的典型应用场景 • 掌握如何分析数据、解决问题、完成相关研究的方法 • 具有创新和独立思考意识
2、教学设计与实施
老师讲
学生讲
师生互动
老师讲
• 课堂提问:
复习了解上节课学生掌握情况 了解学生预习情况
• 课堂讲解:
根据教学内容设置一个具体的任务，并把该 任务由浅到深划分若干层次。每个层次间的任 务层层递进，环环紧扣。
学生讲
• 小组自主学习法
把学生分成14个小组（共50人，每组3-4人）。 学生以组为单位，通过组员自主学习、主动探 究，通过组员之间的合作、分工来完成学习任 务。 3-9章共7个模块，每个模块中有60分钟（2个 小组）让学生讲解自己学习的文献资料，每个 小组制作PPT、汇报25分钟，回答问题5分钟。