大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
《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。
大数据技术及应用简介PPT课件
随机样本划分的数据块分布
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大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
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大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
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• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
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关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
数据科学与大数据技术专业介绍
数据科学与大数据技术专业介绍数据科学与大数据技术专业介绍“数据科学与大数据技术”是为了实施国家大数据战略，2016 年教育部新增的本科专业，我校为全国获批 35 所高校之一，是福建省首个获批的大数据专业。
本专业现有师资中教授3人，博士率达60%以上，拥台籍教师2位。
本专业注重实践能力培养，拥有一个专业实验室。
本专业是为了契合了国家促进大数据发展和福建省区域促进大数据发展的新兴工科专业，符合海西经济发展的人才需要，积极培育数据科学与大数据技术专业人才、培养大数据技术应用的创新型人才。
大数据专业学什么课程数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。
具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。
数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、数据科学与大数据技术专业毕业以后能干嘛数据科学与大数据技术专业需要掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具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人才。
数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
数据科学与大数据技术专业就业前景怎么样大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向，同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。
《大数据技术应用》课程标准.
《大数据技术应用》课程标准课程名称：大数据技术应用适用专业：云计算技术与应用课程代码：参考学时：64一、课程概述1. 课程定位《大数据技术应用》课程是一门面向各类专业的大数据应用通识性入门课程。
在国家推行大数据落地并鼓励高校开设创新创业教育课程的背景下，本课程属于创新型课程，目前在计算机应用、经管类、财务会计、电子商务、物联网、数据分析等专业已经逐步推行，可作为各适用专业的必修课程。
本课程旨在通过介绍大数据产生、大数据技术基础、大数据处理、分析、挖掘和可视化的完整过程，让学生了解大数据是什么及其应用价值，全方位了解理论知识。
同时结合工具和开发语言实现数据采集、存储、处理、分析、挖掘以及可视化等操作，利用实践操作和应用案例促进学生动手分析能力，掌握运用大数据分析软件的技能和方法。
2. 课程设计思路和理念（1）设计思路本课程主要理论结合实践，每个章节讲解理论的同时以各种软件实操和案例作为论证和巩固，提高学生学习的趣味。
此外本课程包含众多实操分析案例，在案例操作的过程中，一方面需要指导学生完成案例操作的任务，利用工具和开发语言实现数据采集、存储、处理、分析、挖掘以及可视化等技能，另一方面需要激发学生主动学习、深入研究的热情。
本课程立足于实际能力培养，打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，转变为以实际操作任务为中心组织课程内容和课程教学，整合理论和实践，让学生在完成具体案例的过程中来构建和了解相关理论知识体系，并发展大数据技术应用的职业能力。
本课程实施项目教学以改变学与教的行为。
（2）设计理念根据不同专业，在内容的选择上，要从结合本专业综合技能和加强应用的角度选择教材的内容，大胆取舍，并适当补充贴合本专业的数据分析案例，以满足专业岗位的需求。
实施模块化的、弹性的、互动的、多层次的教学，以满足职业岗位群的需求。
打破以教材为主的教学内容，结合额外的案例资源、网络视频资源等形成一套崭新的教学内容。
这套内容要弱化形式化的理论讲述，强化工具的实际应用。
大数据技术应用 专业特色和教学资源
大数据技术应用专业特色和教学资源下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!一、专业特色大数据技术应用是当前IT行业热门的专业方向之一。
大数据技术与应用实践-最新课件PPT
不适用非KV问题 不适用实时数据处理
大数据技术与应用.
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目录
1. 大数据基础 2. 大数据关键技术 – Spark 3. 大数据与云 4. 大数据应用
大数据技术与应用.
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交互式处理技术：Spark
内存计算
内存高速的数据传输速率 某些数据集已经能全部放在
内存 内存容量持续增长
Clojure，Java，Python，Ruby
支持本地模式
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
示例
需求
实时计算10万多条路段的实时平均速度，并用不同颜色表示不同拥 堵程度，实现路况实时播报
秒级响应
数据量
6万多GPS定位仪，每15s发送一条位置信息 每天产生3.5亿条数据，空间300G左右
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流式处理技术：Storm
流计算框架要求
高性能：每秒处理几十万条数据 海量数据处理 实时性：秒级、毫秒级 可伸缩性
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
编程模型简单
降低实时处理复杂性 提供Spout、Bolt操作原语
可扩展性
节点、工作进程、线程和任务多级并行
高可靠性
保证每个消息至少得到一次完整处理
大数据技术与应用.
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流式处理技术：Storm
Storm分布式实时计算系统特征
高容错性
消息处理过程出现异常，Storm重新部署出现问题的处理单元 处理单元存储的中间状态被清除，应用负责管理
支持多种编程语言
大数据应用场景
非结构化、半结构化数据居多 要求系统能线性伸缩，即要处理更大规模数据，增加机器数量即
大数据技术与应用专业属于什么类专业
大数据技术与应用专业属于什么类专业大数据技术与应用专业，作为当今社会信息化发展趋势下的热门领域之一，日益受到人们的关注。
那么，到底大数据技术与应用专业究竟属于什么类别的专业呢？专业背景及概况大数据技术与应用专业旨在培养具备计算机科学与技术、数学、统计学等相关学科知识的高级应用人才，具备大规模数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据分析等方面的综合能力。
其培养目标主要是为了满足当前社会对大数据技术人才的需求，为信息化时代的各行各业提供智能化、数据驱动的决策支持。
专业课程设置大数据技术与应用专业的课程设置主要包括但不限于：数据结构与算法、数据库原理、数据挖掘与机器学习、分布式计算、大数据处理技术、数据可视化、统计学基础等。
这些课程涵盖了从基础知识到应用技能的全方位教育内容，旨在培养学生全面发展，具备解决实际问题的能力。
专业特点与未来发展大数据技术与应用专业的特点主要体现在以下几个方面：1.多学科融合：该专业涵盖了计算机科学、数学、统计学等多学科知识，培养学生综合能力。
2.实践性强：课程设置注重实践操作，使学生能够熟练掌握大数据处理技术。
3.行业需求：大数据技术人才在金融、医疗、电商等行业有着广阔的就业前景。
未来，随着信息化程度的不断深化，大数据技术与应用专业将进一步融入社会各领域，为人们的生产生活带来更多的便利与创新。
就业方向与发展前景大数据技术与应用专业毕业生主要就业方向包括但不限于以下几个领域：1.大数据分析师：负责数据处理、分析、挖掘，并提供数据支持。
2.数据挖掘工程师：开发数据挖掘算法，解决实际问题。
3.数据架构师：设计、维护大数据处理框架。
相关岗位薪酬待遇优厚，发展前景较为广阔，可实现职业规划和个人价值的双赢。
结语综上所述，大数据技术与应用专业是一门涵盖技术、应用、创新等多方面内容的专业，适应当前信息化时代的发展趋势，具有良好的就业前景和发展潜力。
学子们选择这一专业，将在未来的职场中大展拳脚，为社会发展贡献自己的智慧与力量。
大数据管理与应用专业人培方案
大数据管理与应用专业人培方案随着大数据技术的迅猛发展，大数据管理与应用专业成为了越来越多高校和职业院校关注的热门专业。
本文将介绍大数据管理与应用专业的人才培养方案，包括课程设置、实践教学、师资队伍和就业前景等方面。
下面是本店铺为大家精心编写的5篇《大数据管理与应用专业人培方案》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《大数据管理与应用专业人培方案》篇1一、课程设置大数据管理与应用专业人才培养方案的课程设置应该涵盖大数据基础理论、数据分析与挖掘、大数据管理与存储、大数据应用与开发等方面的知识。
具体包括：1. 大数据基础理论：包括大数据概念、大数据生成来源、大数据存储与计算、大数据分析与挖掘等内容。
2. 数据分析与挖掘：包括数据分析基础、数据挖掘算法、数据可视化等内容。
3. 大数据管理与存储：包括大数据存储与管理、数据仓库与数据湖、云计算与大数据等内容。
4. 大数据应用与开发：包括大数据应用场景、大数据开发工具、大数据应用案例等内容。
二、实践教学大数据管理与应用专业的实践教学非常重要，应该包括课程实验、项目实践、产学研结合等方面的内容。
具体包括：1. 课程实验：根据课程内容设置相应的实验项目，让学生通过实践掌握大数据管理与应用的相关知识和技能。
2. 项目实践：通过实际项目驱动，让学生参与大数据管理与应用的项目实践，提高学生的实践能力和团队协作能力。
3. 产学研结合：与企业合作，建立实习基地和产学研基地，让学生在学习过程中接触到实际工作场景，提高就业竞争力。
三、师资队伍大数据管理与应用专业的师资队伍应该具备丰富的教学经验和实践经验，能够满足课程教学和实践教学的需求。
具体包括：1. 专任教师：具有博士学位或副教授及以上职称，具备丰富的教学经验和学术研究能力。
2. 兼职教师：从企业中聘请具有实际工作经验的大数据管理与应用领域的专业人士，为学生提供实践指导和就业指导。
3. 客座教授：聘请国内外知名专家学者，为学生提供学术前沿知识和研究方法指导。
大数据技术与应用(最全)-20211116115223
大数据技术与应用(最全)20211116115223大数据技术是指对大规模、多样化、高速率的数据进行采集、存储、处理、分析和可视化的一系列技术。
大数据技术的应用已经深入到各个领域，如金融、医疗、教育、交通、物流、零售等，对我们的生活和工作产生了深远的影响。
大数据技术的核心是数据采集和处理。
数据采集是指通过各种方式获取数据，如传感器、摄像头、社交媒体、网络日志等。
数据采集的过程需要考虑到数据的准确性和完整性，以确保后续的数据处理和分析的准确性。
数据处理是指对采集到的数据进行清洗、转换、整合和存储，以便于后续的数据分析和应用。
大数据技术的另一个重要组成部分是数据分析。
数据分析是指对处理后的数据进行分析，以提取有价值的信息和知识。
数据分析的方法有很多种，如统计分析、机器学习、深度学习等。
数据分析的结果可以用于决策支持、预测分析、推荐系统等。
大数据技术的应用已经深入到各个领域。
在金融领域，大数据技术可以用于风险控制、欺诈检测、客户关系管理等。
在医疗领域，大数据技术可以用于疾病预测、个性化治疗、药物研发等。
在教育领域，大数据技术可以用于学生评估、教学优化、教育资源管理等。
在交通领域，大数据技术可以用于交通流量预测、路线规划、交通安全管理等。
大数据技术的应用不仅在各个领域取得了显著的成果，还为社会带来了深刻的变革。
在金融行业，大数据技术可以帮助银行更好地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务。
通过分析客户的消费习惯、信用记录和风险偏好，银行可以精准地为客户提供贷款、投资和保险等金融服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
在医疗领域，大数据技术可以助力医疗机构提高诊断准确性和治疗效果。
通过对大量病例数据的分析，医生可以更快地发现疾病的早期迹象，制定更有效的治疗方案。
大数据技术还可以用于药物研发，通过分析临床试验数据，加速新药的研发进程，降低研发成本。
在教育领域，大数据技术可以帮助教育机构实现个性化教育。
通过对学生的学习数据进行分析，教师可以了解学生的学习进度、兴趣和困难，从而调整教学策略，提高教学质量。
《大数据技术及应用》教学大纲[3页]
![《大数据技术及应用》教学大纲[3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/8dd310c83968011ca20091d9.png)
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
大数据管理与应用开设课程
大数据管理与应用开设课程大数据管理与应用专业是一门涉及大数据的采集、存储、处理、分析和应用的学科。
为了使学生能够全面掌握大数据管理与应用的核心知识和技能，该专业开设了一系列深入且实用的课程。
首先，学生将学习大数据分析技术及其应用，这门课程将详细介绍大数据分析的基本概念、方法和工具，以及其在不同行业的应用案例。
课程中还将重点探讨如何运用数据分析技术来洞察数据背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。
其次，大数据管理理论与方法课程将系统地介绍大数据管理的理论体系和实践经验。
学生将了解大数据管理的核心理念、原则和方法，以及如何制定有效的数据管理策略。
此外，课程还将涵盖数据治理、数据安全等方面的知识，以帮助学生建立起全面的数据管理意识。
商务分析课程将培养学生的商务洞察能力，通过实际案例分析，学生将学会如何运用数据分析工具来解决复杂的商务问题。
课程将注重培养学生的实际操作能力，通过实践项目来提升学生的问题解决能力。
统计学课程是大数据管理与应用专业的基础课程之一，它将为学生提供统计学的基本原理和方法。
学生将学习如何运用统计学原理进行数据分析和预测，为后续的大数据分析课程打下坚实的基础。
智能计算和机器学习课程将引领学生进入大数据技术的最前沿领域。
学生将学习先进的机器学习算法和智能计算技术，了解它们在大数据处理和分析中的应用。
通过实践项目，学生将掌握使用Python等编程语言实现机器学习的技能，培养对人工智能技术的理解和应用能力。
数据可视化原理及应用课程将教授学生如何将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来。
学生将学习数据可视化的基本原理和常用工具，了解如何通过图表、图形和交互式界面来传达数据的意义。
这门课程将培养学生的视觉传达能力，使他们能够更好地与团队和客户进行数据沟通。
数据库原理课程将为学生提供数据库管理系统的基本知识和技能。
学生将学习如何设计和维护数据库系统，了解SQL 等数据库查询语言的使用方法。
通过实践操作，学生将掌握数据库系统的核心功能和应用，为大数据的存储和管理打下坚实基础。
大数据技术与应用课程
大数据技术与应用课程
随着互联网时代的到来，人们对大数据的需求越来越多。
大数据
技术与应用课程是面向学生的一门信息技术课程，它教授的知识范围
包括大数据的概念、架构、技术原理、应用场景等，这门课程旨在培
养学生在处理海量数据时的能力和技术，为学生的职业生涯奠定坚实
的基础。
大数据技术与应用课程的课程内容包括大数据的存储、分析和应用。
学生需要学习并掌握各种大数据存储技术，包括分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等。
此外，学生还需要学习大数据分析技术，如文本分析、数据挖掘、机器学习等。
在应用方面，学生将学习
如何利用大数据来解决实际问题，如智慧城市、金融预测、医疗保健等。
大数据技术与应用课程的目标是让学生掌握大数据的基本概念和
技术，了解大数据在不同领域中的应用，培养学生的实践能力和团队
协作能力。
通过这门课程的学习，学生将掌握大数据处理的基本技能
和原则，掌握大数据分析和应用的方法和思路，具备解决实际问题的
能力，能够应对未来不断增长的数据挑战。
总之，大数据技术与应用课程是怎么重要的信息技术课程，不仅
能够帮助学生掌握大数据存储、分析和应用技术，培养学生的实践能
力和团队协作能力，更能够让学生掌握应对未来不断增长的数据挑战
的方法和思路，为学生的职业生涯打下坚实的基础。
春考大数据技术与应用 考试标准-概述说明以及解释
春考大数据技术与应用考试标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当前的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和广泛的应用领域，对各行各业产生了深远的影响。
在春考中，大数据技术与应用也成为了一个备受关注的话题。
本文将对大数据技术与应用在春考中的相关标准进行详细的探讨和分析。
大数据技术引起人们广泛关注的原因之一是其在数据处理方面的卓越性能。
相比传统的数据处理方法，大数据技术具有更高的速度和更强的扩展性。
通过采用分布式系统和并行计算的技术，大数据技术可以在短时间内高效地处理海量的数据，为决策提供了更准确、更快速的支持。
另一个吸引人的特点是大数据技术的广泛应用领域。
无论是商业领域的市场分析、金融风险控制，还是医疗领域的疾病预测、药物研发，大数据技术都可以为这些领域带来巨大的价值。
在春考中，大数据技术与应用也扮演着重要的角色。
通过应用大数据技术，可以对考生的作答情况、评卷过程等进行全面的数据收集和分析，从而制定更合理、更科学的考试标准。
本文将从大数据技术介绍、大数据应用领域以及大数据技术与应用的关系三个方面进行讨论。
首先，我们将介绍大数据技术的基本概念、特点和技术架构。
接着，我们将探讨大数据技术在各个领域的应用案例，以展示其丰富的应用前景。
最后，我们将详细分析大数据技术与春考的关系，包括其对考试标准的影响以及未来的发展趋势。
通过对大数据技术与应用在春考中的研究和分析，我们可以更深入地了解大数据技术对教育领域的价值，为春考的改革提供有益的参考和指导。
在接下来的章节中，我们将逐一探究这些内容，为读者呈现一个全面而准确的春考大数据技术与应用的考试标准。
文章结构部分是对整篇文章的结构进行介绍，通常包括文章的主要部分和各个部分之间的逻辑关系。
在这篇文章中，文章的大纲已经给出，我们可以根据大纲的内容来介绍文章的逻辑结构。
文章1.2 文章结构部分的内容可以按照以下方式进行编写：本文将按照以下结构进行展开。
大数据管理与应用专业
大数据管理与应用专业
大数据管理与应用专业是面向大数据时代需求培养具备大数据处理、分析与应用能力的专门人才。
该专业主要教授大数据管理和应用相关的知识和技能，培养学生具备大数据管理和应用方面的专门知识和技能，使其具备大数据管理和应用的能力。
大数据管理与应用专业的核心课程包括大数据管理、大数据分析、大数据挖掘、大数据存储与计算等。
学生将学习如何管理和处理大数据，包括数据的获取、存储、处理和分析等方面。
同时，学生还将学习大数据的应用，包括数据挖掘、商业智能等方面。
通过这些课程的学习，学生将掌握使用大数据进行管理和应用的方法和技术。
此外，该专业还注重培养学生的实践能力。
学生将参与大量的实践项目，通过实际操作来学习和应用所学知识。
在实践项目中，学生将有机会接触到真实的大数据场景，锻炼数据处理和分析的能力。
通过实践项目的参与，学生能够提升自己的实践能力和解决问题的能力。
该专业的毕业生主要从事大数据管理和应用相关的工作。
他们可以在各大企事业单位从事数据管理、数据分析、数据挖掘、商业智能和人工智能等方面的工作。
同时，他们还可以在互联网和电子商务企业从事大数据分析和应用开发工作。
此外，他们还可以从事大数据管理和应用的研究工作，为大数据技术的发展做出贡献。
总结起来，大数据管理与应用专业是一个面向大数据时代需求
的专业，培养学生具备大数据管理和应用方面的专门知识和技能。
通过专业的学习和实践项目的参与，学生能够提升自己的实践能力和解决问题的能力。
毕业生可以在各个行业从事大数据管理和应用相关的工作，为企业和社会的发展做出贡献。
《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。
大数据技术与应用学什么
大数据技术与应用学什么考生在填报高考志愿时，很多人对大数据技术与应用专业感兴趣。
下面是由编辑为大家整理的“大数据技术与应用是学什么的”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。
大数据技术与应用专业大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。
本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
主要课程面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、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。
就业方向零售金融方向零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。
大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。
适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
电子政务服务方向随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在北京、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。
群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。
作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。
互联网电商方向作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。
大数据技术与应用专业深度解析(含课程说明、师资介绍)(DOC)
大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍）大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。
专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。
幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。
据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。
大数据技术与应用学的是什么内容
大数据技术与应用学的是什么内容大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学等内容。
在“大数据〞背景之下，精通“大数据〞的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据〞从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大，就业前景十分可观。
大数据技术与应用学的是什么大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：根底课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统根底、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
大数据技术与应用在各领域的使用零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。
获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。
通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。
对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业：该行业对大数据的需求主要表达在产品研发与设计、供给链管理、生产、售后效劳等。
通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。
大数据技术与应用相关岗位 1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、根底设施。
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大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍）
大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。
专业背景
近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。
截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。
图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测
专业发展现状
填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。
幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。
据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。
专业示例
笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考：
1.培养模式
采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。
2.课程体系
笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。
慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。
大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
3.实验室建设
为了提高学生的实战技能，慧科教育携手阿里云在本专业方向上还提供了阿里大数据实验室。
“阿里大数据实验室”由慧科教育携手阿里巴巴集团及高校共同建立。
阿里巴巴是全球企业间(B2B)电子商务的著名品牌，是目前全球最大的网上贸易市场。
作为国内互联网大数据的先驱，阿里巴巴集团曾在2008年就把大数据作为公司的一项基本战略。
阿里大数据实验室为移动云计算和大数据技术与应用专业学生提供企业实战环境以及真实企业项目，平台引入了大数据的采集、挖掘等技术。
学生在实验室中完成阿里基于Android、iOS等平台的app开发，并可以在平台上进行数据信息交易、数据挖掘、数据统计与分析等应用，不断提
升自己运用、解释、挖掘数据的能力，同时完成新技术领域的探索与实现。
左图为北航实验室牌匾示例，右图为学生实训图
4.教学体系
慧科教育具备完善的专业共建教学服务支持体系。
为达到联合人才培养的目标，慧科教
育和合作院校共同制定了最为合理的教学支持服务体系。
5.实训安排
慧科教育联合行业技术领军专家和教育研究领域的学科带头人组成课程实训专家组，经过反复论证，研发出系列大数据项目实训课程体系，引入具有丰富实践经验的实训教师，运用当前大数据正在运行的真实项目，实施案例教学，让学生真正掌握大数据的专业技能。
实训项目范例
实训教学：
全过程监控，保障实训学生的参与情况，以及实训后的技能掌握情况等，真正做到实训的教学宗旨。
6.实习与就业
在完成目标课程及企业项目实训的学习之后，慧科教育会将学生推荐到本专业对口的企业岗位进行实习，并对学生进行全方位的职业化指导，帮助学生成功迈入职场大门。
全方位就业服务流程
最后，需要特别指出的是：大数据技术与应用专业都采用的校企合作专业共建的形式办学，并且由于是新兴前沿专业，更加注重对技能的要求和掌握，所以大家在选择就读学校的时候不仅要注意学校的层次和水平，也要注意企业的资质和经验等。
7.就业岗位
师资力量
慧科教育与各大高校共建的校企合作专业都邀请了众多大牛级别的企业师资亲自授课，
对于学生技能的掌握与提升具有显著的作用。