《大数据分析方法与应用》教学大纲
《大数据》课程教学大纲(本科)
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
大数据课程教学大纲
大数据课程教学大纲大数据课程教学大纲随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，大数据分析和处理能力已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。
因此，大数据课程的教学也变得越来越重要。
本文将探讨大数据课程教学大纲的设计和内容。
一、引言大数据课程的引言部分应该介绍大数据的概念和重要性。
这一部分可以包括以下内容：1. 大数据的定义：什么是大数据？为什么大数据如此重要？2. 大数据的应用领域：大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
3. 大数据的挑战和机遇：大数据分析面临的挑战以及大数据分析带来的机遇。
二、数据收集与存储数据收集与存储是大数据分析的第一步。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据收集方法：如何收集大数据？包括传感器、日志、社交媒体等数据收集方法。
2. 数据存储技术：如何存储大数据？包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式存储等技术。
三、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是大数据分析的关键步骤。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据清洗技术：如何处理脏数据、缺失数据、异常数据等问题？2. 数据预处理技术：如何进行数据规范化、数据变换、数据集成等预处理操作？四、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据课程的核心内容。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据分析方法：如何使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法进行数据分析？2. 数据可视化技术：如何使用可视化工具和技术呈现数据分析结果？五、大数据应用案例大数据课程应该包含一些实际的应用案例，以便学生能够将所学知识应用到实际问题中。
这一部分可以包括以下内容：1. 商业领域的大数据应用案例：如电子商务、金融风险分析等。
2. 社会领域的大数据应用案例：如城市交通管理、医疗健康管理等。
六、大数据伦理与隐私保护在进行大数据分析时，伦理和隐私保护问题也需要被关注。
这一部分应该包括以下内容：1. 大数据伦理问题：如何处理数据隐私、数据安全等伦理问题？2. 隐私保护技术：如何使用加密、脱敏等技术保护数据隐私？七、大数据课程实践大数据课程应该包含实践环节，让学生能够亲自动手进行大数据分析。
大数据教学大纲
大数据教学大纲随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个重要的领域。
大数据的涌现对企业、政府和个人都带来了许多机遇和挑战。
为了适应这个时代变化的需求，大数据教育应该成为教育体系的一部分。
本文将就大数据教学大纲进行详细介绍，以期给相关教育机构提供一些建议和灵感。
第一部分：导论1.1 大数据的定义和概念- 介绍大数据的基本概念，包括数据类型、数据来源和数据特征等。
1.2 大数据的应用领域- 介绍大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
1.3 大数据的价值和意义- 探讨大数据对决策制定、资源规划和业务发展的重要性。
第二部分：技术基础2.1 数据采集和处理技术- 介绍数据采集的方法，如传感器、网络爬虫和人工采集等，并讨论数据清洗和预处理的技术。
2.2 大数据存储与管理- 探讨分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术，以及其在大数据存储与管理方面的应用。
2.3 大数据分析与挖掘- 介绍大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习和统计分析等，并重点讨论大数据分析的挑战和解决方案。
第三部分：应用案例3.1 商业智能- 分析大数据在市场营销、销售预测和客户关系管理等方面的应用案例。
3.2 医疗健康- 探讨大数据在疾病预测、个性化治疗和医疗资源分配等方面的应用案例。
3.3 城市规划- 介绍大数据在交通流量控制、垃圾处理和资源配置等方面的应用案例。
第四部分：教学方法与评估4.1 教学方法- 探讨大数据教学的教学方法，如案例研究、实践项目和小组合作等，以培养学生的实际应用能力。
4.2 评估方法- 提出大数据教学评估的准则和标准，包括理论考试、实验报告和项目评估等。
第五部分：资源支持5.1 教材和参考书籍- 推荐一些经典的大数据教材和参考书籍，以供教师和学生备用。
5.2 实验室和设备支持- 提供一些必要的实验室设备和软件工具，以支持学生的大数据实践操作。
结语通过本大纲，希望大数据教学能够引导学生了解大数据的基本概念、技术和应用。
大数据教学大纲
大数据教学大纲
一、前言
随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，大数据作为一项新的
技术革新，引起了越来越多的关注。
为了更好地推进大数据教学工作，完善大数据人才培养的体系，本文编写了大数据教学大纲，以期能够
为广大师生提供指导和帮助。
二、大数据教学的概述
1.1 大数据概念
1.2 大数据技术特征
1.3 大数据的应用领域
1.4 大数据行业趋势
三、大数据教学的目标和任务
2.1 培养学生大数据思维方式
2.2 提高学生的大数据技能
2.3 培养学生的团队协作能力
四、大数据教学的课程设置与教学方法
3.1 大数据课程设置
3.2 大数据教学方法
3.3 大数据实验室建设
五、大数据教学的评估与质量保证
4.1 大数据教学评估
4.2 大数据教学质量保证
六、大数据教学的实践与应用
5.1 大数据竞赛与实践
5.2 大数据与企业合作
七、结语
综上所述，大数据教学大纲旨在通过制定更为系统的教学目标、教学内容、教学方法和质量监控制度，来促进大学生的大数据技能与实际应用能力的提升，培养大规模数据处理和分析方面的专业人才，满足现代互联网+时代对高级人才的需求。
大数据分析课程教学大纲
learn the contents through a series of practical data analysis projects. In each project,
the students implement and experience the data analysis operations and process, then the teacher generalizes the knowledge, methods used in the project, and the
专业方向选修 A 组-服务领域
授课对象 （Audience）
授课语言
(Language of Instruction) *开课院系 （School） 先修课程
（Prerequisite） 授课教师
（Instructor）
工业工程 全英文（English）
机动学院 (School of Mechanical Engineering)
Transactions
数据聚类方法
Data clustering
1
基因芯片样本分类
项目 5
Classifying
Microarray Samples
教学方式
作业及要 基 本 要 考查方式
求
求
数据降维方法
Data dimension
1
reduction
大数据分析及商务
智能技术介绍/学 生项目报告
Big data analysis 4
model; time series data analysis and prediction, data classification methods; anomaly detection, data clustering methods, semi-supervised prediction model; data
《大数据技术及应用》教学大纲[3页]
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教学难点：利用pyhdfs实现HDFS文件系统的操作
4+2
第5章HBase基础与应用
教学内容：
（1）HBase的体系结构、核心组件和工作原理
（2）HBase的常用命令，使用命令对HBase系统进行操作
（3）利用Jyhdfs实现HBase数据库系统的操作
课程学习目标
学习目标1：掌握大数据的基本原理、主流的大数据处理平台和技术方法。
学习目标2：提高学生应用大数据思维和技术方法解决实际问题的能力。
学习目标3：培养学生运用大数据技术中的科学思维与计算思维，激发学生科技报国、奉献社会的情怀和使命担当。
二、课程教学内容和学时分配
章节
教学内容及其重难点
学时安排
4+2
第8章大数据分析与挖掘
教学内容：
（1）数据的描述性分析
（2）回归、分类与聚类的基本原理与常用算法
（3）分布式大数据挖掘算法典型案例
教学重点：回归、分类与聚类的基本原理与常用算法
教学难点：基于MapReduce的分布式大数据挖掘算法的设计与实现
4+2
第9章数据可视化
教学内容：
（1）数据可视化的常用方法
《大数据技术及应用》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程
编号
课程
名称
大数据技术及应用
课 程 基 本 情 况
学时
32（课堂）+18（实验）
课程性质
专业选修
先修课程
高级语言程序设计，数据库原理
考核方式
考试，作业考核，课堂表现考核
教材及
参考书
教材：严宣辉，张仕，赖会霞，韩凤萍.大数据技术及应用—基于Python语言.电子工业出版社.2021.10
大数据技术原理与应用教学大纲
大数据技术原理与应用教学大纲一、课程介绍本课程主要介绍大数据技术的基本原理和常见应用。
学生将通过本课程掌握大数据处理的基本方法与技术，了解大数据在不同领域的应用案例，并能够使用相关工具和技术进行大数据处理和分析。
二、课程目标1.理解大数据的基本概念、背景和发展趋势。
2.掌握大数据处理的基本方法和技术，包括数据获取、存储、处理、分析和可视化等。
3.了解大数据在不同领域的应用案例，包括商业、金融、医疗、社交网络、智能交通等。
4. 学习使用大数据处理和分析的相关工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL、Python等。
三、教学内容1.大数据概述1.1大数据定义和特点1.2大数据的发展背景和趋势2.大数据处理方法2.1数据获取与清洗2.2数据存储与管理2.3数据处理与分析2.4数据可视化与展示3.大数据应用案例3.1商业与金融领域的大数据应用3.2医疗与健康领域的大数据应用3.3社交网络与推荐系统的大数据应用3.4智能交通与城市管理的大数据应用4.大数据处理与分析工具与技术4.1 Hadoop与MapReduce4.2 Spark与分布式计算4.3SQL与关系型数据库4.4 Python与数据分析5.大数据安全与隐私保护5.1大数据安全的挑战与问题5.2大数据隐私保护的方法与技术四、教学方法1.理论课讲授：通过课堂讲解，介绍大数据的基本理论知识和相关技术。
2.实验操作：通过实验操作，学生亲自使用大数据处理和分析工具，加深对大数据技术的理解和掌握。
3.案例研究：通过实际的大数据应用案例，引导学生分析和解决实际问题，提高实际应用能力。
五、考核方式1.平时成绩（包括参与讨论、实验报告等）占40%。
2.期末考试占60%。
六、教材与参考资料教材：1.《大数据导论》，王磊著，清华大学出版社。
2. 《Hadoop权威指南》，Tom White著，人民邮电出版社。
参考资料：1. 《Spark快速大数据分析》2. 《Python数据分析实战》3.《数据孤岛》4.《深入理解计算机系统》七、教学进度安排第一周：课程介绍、大数据概述第二周：数据获取与清洗第三周：数据存储与管理第四周：数据处理与分析第五周：数据可视化与展示第六周：商业与金融领域的大数据应用第七周：医疗与健康领域的大数据应用第八周：社交网络与推荐系统的大数据应用第九周：智能交通与城市管理的大数据应用第十周：Hadoop与MapReduce第十一周：Spark与分布式计算第十二周：SQL与关系型数据库第十三周：Python与数据分析第十四周：大数据安全与隐私保护第十五周：复习备考以上为《大数据技术原理与应用教学大纲》的大致内容，主要涵盖了大数据的基本概念、处理方法和应用领域，以及相关工具和技术的学习。
大数据技术原理与应用 课程教学大纲
大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。
授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。
通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。
同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。
评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。
《大数据技术及应用》教学大纲
二、课程的性质、目的和任务《大数据技术及应用》是计算机相关专业大学本科生及研究生选修的一门专业课程，通过本课程学习，使学生能较系统地掌握大数据的基本知识、原理和方法，初步具备大数据的应用、开发的能力，为从事大数据分析、建模、可视化奠定基础。
目的是让学生了解并掌握四个领域即大数据系统的起源及系统特征；大数据系统的架构设计及功能目标设计；大数据系统程序开发；企业大数据案例分析的内容，同时利用真机实验环节以及大数据实训一体机来提升学生对大数据开发的实践能力；本课程重点让学生掌握三个方面的内容：（1）基础篇：主要包括HDFS使用操作、MapReduce开发；、HBase数据库的开发；（2）核心篇：YARN架构、Spark集群计算、Spark机器学习、Hive数据仓库开发；（3）应用篇：医药大数据案例分析。
三、课程教学目标（一）总体目标掌握大数据分析的基本理论、技术，了解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，具有创新和独立思意识。
（二）具体目标通过本课程的学习，学生应达到如下目标：1．知识与技能（1）了解大数据平台搭建的步骤，掌握大数据的存储、分析的原理；（2）了解大数据分析的典型应用场景，例如文本挖掘、Web广告、聚类、推荐系统、Web链接分析、社交网络大数据分析、频繁项集；（3）理解大数据分析和挖掘的基本理论技术；（4）能获取、处理、分析和应用大数据资源。
2．过程与方法（1）经过对大数据领域的探索，学会用大数据思维认识、分析和解决问题。
3．情感与态度（1）通过探究活动，养成认真严谨的学习态度；（2）通过师生、生生互动交流，体验大数据的价值和魅力。
四、教学内容及教学基本要求第一章大数据概述（一）教学目的通过本章的学习掌握大数据基本概念，理解大数据的处理流程，了解大数据在行业中的应用和未来趋势。
（二）教学要求1、解释大数据基本概念；2、分析大数据的分析处理流程；3、知道大数据技术应用场景和前景。
《大数据分析导论》教学大纲
《大数据分析导论》教学大纲大数据分析导论教学大纲一、课程简介（100字）本课程是介绍大数据分析领域的基本概念、理论和应用的导论课程。
通过本课程，学生将了解大数据分析的基本原理、方法和工具，学会利用大数据进行数据抽取、数据清洗、数据挖掘和数据可视化分析等数据处理和分析技术。
二、教学目标（200字）1.理解大数据分析的基本概念、理论和方法。
2.掌握大数据处理和分析的基本技术和工具。
3.能够运用大数据分析方法解决实际问题。
4.培养学生的数据分析能力和科学研究思维。
5.培养学生的团队合作和创新实践能力。
三、教学内容（600字）1.大数据分析概述-大数据的定义和特点-大数据分析的应用领域和意义-大数据分析的挑战和机遇2.大数据处理和分析基础-大数据收集、存储和处理技术-大数据分析的基本方法和流程-数据可视化和交互式分析技术3.大数据挖掘技术-数据预处理和特征选择-分类和预测分析-聚类分析和关联规则挖掘-基于时序数据的挖掘4.大数据分析工具和平台- Hadoop和MapReduce基础- Spark和Flink的使用-数据库和数据仓库技术-数据挖掘工具和平台的使用5.大数据分析案例研究-大数据分析在电商、金融、医疗等领域的应用-大数据分析在社交网络和互联网上的应用-大数据分析在政府和企业决策中的应用四、教学方法（200字）1.讲授与讨论相结合：通过讲解理论知识，引导学生理解大数据分析的基本概念和方法，并通过案例分析及讨论，加深学生对理论的理解和应用能力的培养。
2.实践与项目结合：结合实际数据和项目，进行数据抽取、清洗、分析和可视化工作，让学生亲身参与大数据分析的实际操作，提升他们的实践能力和团队合作能力。
3.课堂演示与实验：通过课堂演示和实验，向学生展示大数据处理和分析的具体技术和工具使用方法，帮助学生掌握相关技术和工具。
4.个人研究与团队合作：鼓励学生进行个人研究和项目实践，同时注重培养学生的团队合作和创新实践能力。
《大数据技术与应用》课程教学大纲
《大数据技术与应用》教学大纲一、课程基本信息1.课程代码：211226002.课程中文名称：大数据技术与应用课程英文名称：Technologies and Applications of Big Data3.面向对象：信息工程学院软件工程系三年级学生4.开课学院(课部)、系(中心、室)：信息工程学院软件工程系5.总学时数：40讲课学时数：24,实验学时数：166.学分数：2.57.授课语种：中文，考试语种：中文8.教材：待定二、课程内容简介课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce,流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
三' 课程的地位、作用和教学目标专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、说明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原那么，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
在Hadoop、HDFS> HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
四'与本课程相联系的其他课程先修课程：数据库系统概论、计算机高级语言程序设计五' 教学基本要求(1)能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据开展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业开展，并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系；(2)能够了解Hadoop的开展历史、重要特性和应用现状，Hadoop工程结构及其各个组件, 并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法；(3)能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法；(4)能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；（6）能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法；（7）能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法；（8）能够了解流计算与批处理的区别，以及流计算的基本原理；（9）能够了解图计算的基本原理；（10）能够了解数据可视化的概念和相关工具；（11）能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。
《大数据分析》课程教学大纲
《大数据分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：大数据分析课程代码：＿____课程类别：专业必修课总学时：＿____学分：＿____适用专业：＿____二、课程的性质、目标和任务（一）课程性质《大数据分析》是一门涉及多学科知识交叉融合的课程，它融合了统计学、计算机科学、数学等领域的知识和技术，旨在培养学生具备大数据分析和处理的能力，以应对日益增长的数据驱动的决策需求。
（二）课程目标1、使学生了解大数据分析的基本概念、原理和方法，掌握大数据分析的流程和技术。
2、培养学生运用大数据分析工具和技术解决实际问题的能力，能够对大规模数据进行采集、存储、处理、分析和可视化。
3、提高学生的数据分析思维和创新能力，能够从数据中发现有价值的信息和知识，为企业和社会的决策提供支持。
4、培养学生的团队合作精神和沟通能力，能够在大数据分析项目中与团队成员有效地协作和交流。
（三）课程任务1、讲解大数据分析的基本概念，包括大数据的特点、数据类型、数据来源等。
2、介绍大数据存储和管理技术，如分布式文件系统、NoSQL 数据库等。
3、教授数据预处理的方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换等。
4、讲解数据分析的方法和技术，如描述性统计分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
5、介绍大数据可视化的技术和工具，培养学生将分析结果以直观、有效的方式展示出来的能力。
6、通过实际案例和项目实践，让学生掌握大数据分析的全过程，提高学生的实际动手能力和解决问题的能力。
三、课程教学内容和要求（一）大数据分析概述1、大数据的概念、特点和应用领域。
2、大数据分析的流程和方法。
3、大数据分析的工具和技术。
（二）大数据存储与管理1、分布式文件系统（如 HDFS）的原理和应用。
2、 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）的特点和使用。
3、数据仓库的概念和构建方法。
（三）数据预处理1、数据清洗的方法和技术，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。
《大数据分析》教学大纲
《大数据分析》教学大纲大数据分析教学大纲一、课程简介大数据分析是指通过对庞大、多样、复杂的数据进行挖掘、整理和分析，以获得有价值的信息和洞察，并支持决策和业务优化的过程。
本课程旨在介绍大数据分析的基本理论、方法和工具，培养学生的数据分析思维、数据处理和挖掘能力，从而为未来的数据驱动型工作提供基础。
二、教学目标1.理解大数据分析的基本概念和应用场景；2.掌握大数据分析的基本方法和技术；3.培养数据处理和挖掘的能力，能够针对实际问题进行数据分析；4.掌握常用的大数据分析工具和平台，能够进行实际数据分析项目。
三、教学内容1.大数据分析概述a.大数据概念和特点b.大数据分析的意义和应用场景c.大数据分析的挑战和问题2.数据预处理a.数据清洗和去噪b.数据集成和转换c.数据规范化和归一化d.数据离散化和分类3.数据挖掘a.数据挖掘的基本任务和流程b.关联规则挖掘c.分类和预测d.聚类分析和异常检测e.时间序列分析和预测4.大数据分析工具与平台a. Hadoop和MapReduceb. Spark和Spark MLlibc. Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）d. 数据可视化工具（Tableau、Power BI等）5.实际案例分析a.电商网站用户行为分析b.社交媒体文本情感分析c.金融欺诈检测d.健康数据监测与预测四、教学方法1.理论讲授：教师通过课堂讲解，介绍大数据分析的基本理论和方法，引导学生理解相关概念和原理。
2.实践操作：通过实际案例和数据集，进行数据分析和处理实验，培养学生的实际操作能力。
3.学生互动：通过小组讨论、问题解答等形式，引导学生积极参与到课堂中，促进知识的交流和分享。
4.课堂演示：教师通过实际案例演示和工具使用演示，帮助学生掌握大数据分析工具和平台的使用方法。
5.作业和项目：布置编程作业和实际项目，让学生在实践中巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。
《大数据分析技术》课程教学大纲
《大数据分析技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标大数据分析技术是分析和处理大数据的手段和方法，当今大数据作为信息的重要载体在信息化社会扮演着重要的角色。
通过研究有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制等核心基础，掌握运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。
通过本课程的学习，学生们能够：从大数据中获取有用的信息；提高信息素养；获得驾驭大数据的能力。
三、教学学时分配《大数据分析技术》课程理论教学学时分配表＊理论学时包括讨论、习题课等学时。
《大数据分析技术》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章大数据挖掘分析概述（3学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生了解高维海量数据挖掘技术等。
（二）教学重点与难点教学重点：数据挖掘技术教学难点：大数据降维理论与方法（三）教学内容第一节大数据概述第二节数据降维基本原理第三节数据挖掘的起源与发展第二章数据降维（12学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握高维数据降维的基本理论与方法等。
（二）教学重点与难点教学重点：常见的数据降维算法的特点教学难点：常见的数据降维算法的原理以及性能（三）教学内容第一节线性与非线性降维技术第二节监督与非监督式降维算法第三节基于全局与局部方法的数据降维本章习题要点：大数据降维技术。
第三章聚类分析及其应用（9学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握常见聚类算法及其在大数据分析中的应用等。
（二）教学重点与难点教学重点：聚类算法基本原理、及其归类教学难点：常见聚类算法的优缺点及适宜的数据集、高维数据的聚类结果的有效性（三）教学内容第一节层次聚类（Hierarchical Clustering）1．合并法2．分解法3．树状图第二节非层次聚类1．划分聚类2．谱聚类本章习题要点：聚类算法及其应用。
第四章大规模机器学习（12学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握大规模机器学习算法及其在大数据分析中的应用等。
大数据分析 教学大纲
大数据分析教学大纲大数据分析教学大纲随着信息技术的迅速发展，大数据分析成为了当今社会中一个热门的话题。
大数据分析技术的应用范围广泛，从商业到医疗，从政府到教育，无处不在。
为了培养学生对大数据分析的理解和应用能力，制定一份完整的大数据分析教学大纲是非常重要的。
一、引言在引言部分，我们可以介绍大数据分析的定义、背景以及重要性。
大数据分析是指通过收集、存储和分析大量的数据来发现模式、趋势和洞察力的过程。
随着互联网的普及和技术的进步，我们面临着海量的数据，这些数据蕴含着无限的价值。
因此，掌握大数据分析技术对于个人和组织来说都至关重要。
二、基础知识在基础知识部分，我们可以介绍大数据分析所涉及的基本概念和技术。
包括数据收集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
学生需要了解不同类型的数据源，如结构化数据和非结构化数据，以及如何有效地收集和处理这些数据。
此外，学生还需要学习数据存储和管理的技术，如关系型数据库和分布式文件系统。
最后，学生需要学习如何使用数据可视化工具，将分析结果以图表、图像等形式展示出来。
三、数据分析方法在数据分析方法部分，我们可以介绍一些常用的数据分析方法和技术。
例如，学生可以学习如何使用统计学方法来分析数据，如描述统计和推断统计。
此外，学生还需要学习一些机器学习算法，如聚类、分类和回归。
这些算法可以帮助学生从数据中发现模式和关联，并进行预测和决策。
四、实践案例在实践案例部分，我们可以引入一些实际的案例来帮助学生将所学知识应用到实际问题中。
例如，学生可以分析某个公司的销售数据，找出销售增长的原因和趋势。
又或者，学生可以分析某个医院的病人数据，预测病人的风险和治疗效果。
通过实践案例的学习，学生可以更好地理解和掌握大数据分析的实际应用。
五、伦理和法律问题在伦理和法律问题部分，我们可以引入一些与大数据分析相关的伦理和法律问题。
例如，学生需要了解数据隐私和安全的重要性，并学习如何保护个人信息。
此外，学生还需要了解数据使用的合法性和道德性，并遵守相关的法律和规定。
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《大数据分析方法与应用》课程教学大纲
课程代码：090542008
课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications
课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0
适用专业：应用统计学
大纲编写（修订）时间：2017.6
一、大纲使用说明
（一）课程的地位及教学目标
本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求
1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。
2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。
3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。
（三）实施说明
1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。
2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。
打“*”号的章节可删去或选学。
3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。
4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。
（四）对先修课的要求
本课程的先修课程：应用多元统计分析。
（五）对习题课、实践环节的要求
通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。
（六）课程考核方式
1．考核方式：考查
2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。
3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。
（七）参考书目:
《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013.
二、中文摘要
《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。
本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。
课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
维回归及变量选择、图模型等。
通过本课程的学习，使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，提高学生分析问题解决问题的能力。
本课程将为毕业设计奠定基础。
三、课程学时分配表
四、教学内容及基本要求
第1部分大数据分析概述
总学时(单位：学时):2 讲课:2 实验:0 上机:0
具体内容：
了解大数据、了解数据挖掘的产生与功能。
重点:
数据挖掘的内涵和功能
难点：
数据挖掘与相关领域之间的关系。
第2部分数据挖掘流程
总学时(单位：学时):6 讲课:6 实验:0 上机:0
具体内容：
了解数据挖掘流程；掌握离群点检测。
重点：
局部离群点算法。
难点：
不平衡数据级联算法。
第3部分有指导的学习
总学时(单位：学时):6 讲课:6 实验:0 上机:0
具体内容：
掌握决策树相关概念；掌握随机森林树算法。
重点：
分类回归树、决策树的剪枝。
难点：
随机森林树的回归算法。
第4部分无指导的学习
总学时(单位：学时):6 讲课:6 实验:0 上机:0
具体内容：
掌握各类聚类分析方法，聚类问题的变量选择。
重点：
基于预测强度的聚类方法。
难点：
高斯成对罚模型聚类，各类异方差成对罚模型聚类。
第5部分贝叶斯分类和因果学习
总学时(单位：学时):6 讲课:6 实验:0 上机:0
具体内容：
掌握贝叶斯分类、朴素贝叶斯分类；理解统计决策论。
重点：
朴素贝叶斯分类。
难点：
线性判别函数和二次判别函数。
第6部分高维回归及变量选择
总学时(单位：学时):8 讲课:8 实验:0 上机:0
具体内容：
掌握线性回归模型、广义线性模型；掌握高维回归系数压缩算法。
重点：
广义线性模型。
难点：
岭回归、路径算法。
第7部分图模型
总学时(单位：学时):6 讲课:6 实验:0 上机:0
具体内容：
掌握图模型基本概念和性质、指数族图模型、谱聚类。
重点：
用回归估计图模型。
难点：
协方差选择方法。