《大数据数学基础(Python语言描述)》-教学大纲
大数据基础(通识课)课程教学大纲
《大数据基础》课程教学大纲一、课程性质、目的与任务大数据时代已经全面开启，带来了信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。
了解大数据概念、具备大数据思维，是新时代对人才的新要求。
本课程高屋建瓴探讨大数据，内容深入浅出，通俗易懂，适合非计算机专业高职学生学习。
本书详细阐述了培养具有数据素养的技术技能型人才所需要的大数据相关基础知识。
本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕大数据通识教育核心理念，培养学生的数据意识、数据思维、数据安全和数据分析能力。
全书共7章，内容包括大数据概述，大数据思维，数据库基础知识，大数据分析技术及相关应用，数据可视化概论，大数据安全，大数据与云计算、物联网、人工智能、数字货币、区块链等新一代信息技术的融合应用。
为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的大数据时代，很具有代表性和说服力，能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。
二、培养目标本课程旨在实现以下几个培养目标：（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；（2）了解大数据概念，培养大数据思维，养成数据安全意识；（3）认识大数据伦理，努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求；（4）熟悉大数据应用，探寻大数据与自己专业的应用结合点；（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法本课程以课程理论教学为主，并安排课堂讨论，以深化学生对知识的理解。
在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，通俗易懂，适合非计算机专业学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
四、主要内容及学时安排五、考核方式与要求（1）平时成绩：包括上课考勤、课堂讨论和课堂作业；（2）期末考试：采用笔试，闭卷；（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按3:7比例加权求和。
《大数据数学基础(Python语言描述)》课程教案-第1章绪论
第1章绪论教案课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：总学时：总学分：本章学时：一、材料清单（1）《大数据数学基础（Python语言描述）》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标本章作为全书的引言部分，主要了解大数据的3个特性与5V理论，以及微积分、统计学、线性代数、数值计算与大数据之间的联系。
2.基本要求（1）了解大数据的概念。
（2）了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）大数据是什么？（2）大数据与数学有什么联系？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）是不是所有的数学解题都能用Python语言解决？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）Python语言是不是万能的？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解大数据的概念。
（2）了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
2.重点了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
3.难点了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。
五、教学过程设计1.理论教学过程（1）了解大数据的概念。
（2）了解微积分在大数据领域的作用。
（3）了解统计学在大数据领域的作用。
（4）了解线性代数在大数据领域的作用。
《大数据数学基础(Python语言描述)》课件—第1章 绪论
数学在大数据领域的作用
5. 多元统计分析
➢ 多元统计分析简称多元分析，是从经典统计学中发展起来的一个分支，是数理统计学中的一个重要的分支 学科，是一种综合分析方法。
➢ 多元分析在大数据分析中有非常广泛的应用，能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下，分析它们的 统计规律。
大数据数学基础（Python语言描述） 第一章 绪论
目录
1
大数据与数学
2
数学与 Python
3
小结
大数据的定义
➢ 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到了大数据应该具备三种特征。 • 不是随机样本，而是全体数据 • 不是精确性，而是混杂性 • 不是因果关系，而是相关关系
大数据的定义
➢ 现阶段大数据领域比较通用的大数据定义是基于右图所示的5V，其中每个V的具体定义如下。
• Volume：采集，存储和计算的数据量都非常大
• Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高 • Variety：种类和来源多样化 • Value：数据价值密度相对较低 • Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量
Volume 大量
Velocity 高速
Value 低价值密度
Variety 多样
Veracity 真实
数学在大数据领域的作用
➢ 信息化时代，大数据在各行业各领域中发挥着越来越重要的作用。 ➢ 人们使用大数据技术从海量数据中挖掘信息，发现规律，探索潜在价值。 ➢ 在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础。 ➢ 在数据预处理、分析与建模、模型评价与优化等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
python基础案例教学大纲教案
详细描述
3. 系统界面设计：使用HTML、CSS和JavaScript设计一 个友好的用户界面；
1. 数据收集与预处理：从网上收集文本数据，并进行预 处理和分词等操作；
4. 后端开发：使用Python Flask等框架搭建Web服务器 ，实现数据的动态展示和交互。
THANKS
介绍如何安装Pyramid，以及 如何配置Pyramid以使其与 Web服务器集成。
介绍如何定义Pyramid路由和 URL，以及如何将它们结合起 来以实现Web页面的访问。
介绍如何创建Pyramid视图和 模板，以及如何将它们结合起 来以实现Web页面的呈现。
07
Python实战案例
案例一：简易网上商城系统
文件操作和网络编程
文件锁的使用
网络编程的基本概 念
文件的读写和关闭
文件夹的创建和删 除
socket编程和HTTP 协议的使用
04
Python在数据分析中的 应用
Pandas库的使用
总结词：Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心 库之一，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。
详细描述
Tensorflow库 介绍
Tensorflow是一个为 Python语言提供深度学习框 架的库，它支持多种神经网 络结构和模型，例如 TensorFlow Fold、Keras API等。
Tensorflow库 安装
可以通过pip或conda等工具 进行安装。
Tensorflow库 使用
可以调用Tensorflow提供的 各种神经网络结构和模型进 行数据分析和建模，例如图 像分类、语音识别、自然语 言处理等。
条件语句和循环
条件语句
条件语句用于根据特定条件执行 不同的操作。Python中的条件语 句使用`if`、`elif`和`else`关键字。
《大数据技术基础》-课程教学大纲
《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。
大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。
大数据技术基础课程，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、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
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、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark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。
同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。
让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《Python语言与数据分析》教学大纲(2022版)
《Python语言与数据分析》教学大纲英文名称：Python Language and Data Analysis课程代码：课程类别：通识公共选修课课程性质：选修开课学期：大二第2学期总学时：36（讲课：22，实训：14）总学分：2考核方式：平时考勤、作业、课堂表现、期末大作业先修课程：《大学计算机基础》《统计学》适用专业：一、课程简介本课程着眼于Python语言在数据分析方面的应用，按照数据分析的步骤，从数据预处理、分析、可视化等方面介绍了数据分析的方式，并通过六个完整的数据分析实例进行相关知识的学习。
主要内容包括Python基础知识介绍、数据预处理、数据分析基础工具NumPy、处理结构化数据工具Pandas、数据分析与知识发现、scikit-learn实现数据分析、Matplotlib 交互式图表绘制以及六个完整实例。
本课程通过理论授课加实训的方式完成教学，理论授课课时为22学时，实训为14课时。
考核方式由平时考勤、实训作业、课堂表现和期末大作业构成。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑通过本课程的学习，使得学生从数据分析的基础理论知识入手，按照数据分析的基本流程循序渐进的学习数据分析知识，并使用Python编程进行实战操作。
实验部分通过完整数据分析实例的学习，帮助学生更好的掌握数据分析技能，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握数据分析的基础知识和相关Python库使用，更重要的是三、课程教学要求第一章数据分析是什么教学内容：第一节数据分析与数据挖掘的关系第二节机器学习与数据分析的关系第三节数据分析的基本步骤第四节Python和数据分析第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据分析的定义和历史背景；2.了解数据分析的目的和任务；3.了解数据分析与数据挖掘的关系；4.了解机器学习与数据分析的关系；5.了解数据分析的基本步骤，即数据收集、数据预处理、数据分析与知识发现和数据后处理，以及每个基本步骤的概念与内容；6.了解Python在数据分析领域所具有的优点；教学重点：1.数据分析的基本步骤；2.数据分析与数据挖掘的关系；教学难点：数据分析与数据挖掘的关系；第二章Python—从了解Python开始教学内容：第一节Python及pandas、scikit-learn、matplotlib的安装1.Windows操作系统下Python的安装2.macOS下Python的安装3.pandas、scikit-learn和matplotlib的安装4.使用科学计算发行版Python进行快速安装第二节Python基础知识1.缩进2.模块化的系统3.注释4.语法第三节重要的Python库1.Pandas2.Scikit-learn3.Matplotlib4.其它第四节Jupiter第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解Python的发展史；2.了解Python及Pandas、scikit-learn、Matplotlib的安装；3.掌握Python的基础知识及Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；4.了解Pandas、scikit-learn、Matplotlib等重要Python库；5.了解Jupyter交互式数据科学与科学计算开发环境；教学重点：1.Python的基础知识；2.Python的一些特性，包括缩进在Python的重要性、Python包的使用方法、注释的使用方法、Python语法知识；教学难点：Python语法知识；第三章数据预处理—不了解数据，一切都是空谈教学内容：第一节了解数据第二节数据质量1.完整性2.一致性3.准确性4.及时性第三节数据清洗第四节特征工程1.特征选择2.特征构建3.特征提取第五节本章小结学生学习预期成果：1.了解数据的集中趋势、离散程度、相关性测量、数据缺失、噪声、离群点等概念；2.了解数据质量标准评估的完整性、一致性、准确性和及时性4个要素；3.了解数据清洗的概念及方式，包括缺失值的处理、噪声数据的处理、不一致数据的处理和异常数据的处理；4.了解数据的特征选择、特征构建和特征提取；教学重点：1.数据质量标准评估；2.数据清洗；教学难点：数据质量标准评估；数据清洗；第四章NumPy—数据分析基础工具教学内容：第一节多维数组对象：ndarray对象1.ndarray对象的创建2.ndarray对象的数据类型第二节ndarray对象的索引、切片和迭代第三节ndarray对象的shape操作第四节ndarray对象的基础操作第五节本章小结学生学习期望成果：1.了解NumPy库的作用；2.掌握多维数组对象ndarray的使用，包括ndarray的创建、ndarray的索引、切片和迭代、ndarray的shape的操作、ndarray的基础操作等。
数据结构-Python语言描述教学大纲
数据结构课程教学大纲课程代码：课程名称：数据结构开课学期：2学分/学时：4/48+32课程类型：必修适用专业/开课对象：就计算机相关/大一、大二先修课程：计算机导论、程序设计语言（Python）开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务随着近年来计算概念的快速发展，计算学科已经发展成为一个内涵繁杂的综合性学科，至少可以划分为计算机工程（CE）、计算机科学（CS）、信息系统（IS）、信息技术（IT）和软件工程（SE）等五个领域，而且不同领域的人才所应具备的知识结构与能力侧重也不尽相同。
尽管如此，从目前已经完成的部分来看，数据结构在各领域的知识体系中仍然占据着重要的位置。
数据结构是普通高等院校计算机和信息管理等专业的一门必修课程，主要讨论数据的逻辑结构，在计算机中的存储结构以及对其进行的各种处理运算的方法和算法。
二、教学内容及教学基本要求1.绪论（2学时）了解数据结构的基本概念，掌握算法的描述和算法时间复杂度、空间复杂度等内容。
2.线性表（7学时）了解线性表的基本概念和抽象数据类型定义，掌握线性表顺序和链式两种存储方式的表示，基本操作的实现和相应的应用。
3.栈和队列（6学时）掌握栈和队列的基本概念和抽象数据类型定义，栈和队列在顺序存储和链式存储结构下的基本操作和应用。
4.串和数组（5学时）了解串的基本概念和数据类型定义，串的存储结构，基本操作实现和应用等内容；掌握数组的概念。
5.树形结构（7学时）掌握树和二叉树的基本概念，二叉树的性质和存储结构，遍历方法、实现及应用，哈夫曼树的概念和构造方法。
6.图（7学时）了解图的基本概念、抽象数据类型定义、存储结构和遍历方法，掌握最小生成树的基本概念和算法、最短路径相关算法、拓扑排序的概念和实现方法。
7.排序（7学时）掌握排序的基本概念，插入排序、交换排序、选择排序、归并排序等多种排序的原理、实现方法及性能分析。
8.查找（7学时）掌握查找的基本概念，顺序查找、二分查找等查找的原理、实现方法和性能分析，平衡二叉树、哈希表的概念、结构定义和实现方法。
Python课教学大纲
Python课教学大纲Python课教学大纲引言：Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，已经成为了当今世界最受欢迎的编程语言之一。
本篇文章将介绍一份Python课程的教学大纲，旨在帮助学生全面学习Python编程的基础知识和实践技能。
一、Python简介1. Python的历史和发展2. Python的特点和优势3. Python在各个领域的应用二、Python环境搭建1. 安装Python解释器2. 配置开发环境（IDE、编辑器等）3. 第一个Python程序三、Python基础语法1. 变量和数据类型- 数字、字符串、列表、元组、字典等2. 条件语句和循环语句- if语句、for循环、while循环等3. 函数和模块- 函数的定义和调用、模块的导入和使用4. 异常处理- try...except语句、异常类型等四、Python面向对象编程1. 类和对象- 类的定义和实例化、属性和方法等2. 继承和多态- 继承的概念和用法、多态的实现3. 文件操作- 文件的读写、文件指针的操作等五、Python高级特性1. 迭代器和生成器- 迭代器的概念和使用、生成器的定义和应用2. 装饰器和上下文管理器- 装饰器的作用和实现、上下文管理器的使用3. 正则表达式- 正则表达式的语法和应用六、Python常用库和框架1. 数据处理库（NumPy、Pandas）- 数组、矩阵和数据框的操作2. 数据可视化库（Matplotlib、Seaborn）- 绘制图表和图形的方法和技巧3. 网络爬虫库（Requests、BeautifulSoup）- 网络请求和网页解析的基本操作4. Web开发框架（Django、Flask）- Web应用的搭建和部署七、Python项目实战1. 文本处理与分析- 文本数据的清洗和处理、文本分析的基本方法2. 数据可视化应用- 利用Python库绘制各类图表和图形3. 网络爬虫实践- 爬取网页数据、提取有用信息4. Web应用开发- 基于Django或Flask搭建简单Web应用结语：通过本课程的学习，学生将掌握Python编程的基础知识和实践技能，能够运用Python解决实际问题，并具备进一步深入学习和应用Python的基础。
Python数据分析基础教程教学大纲
Python数据分析基础教程教学大纲《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、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。
Python大数据分析教学大纲
Python大数据分析教学大纲该课程主要面向非计算机类专业学生，介绍如何利用Python大数据分析方法来实现常见数据分析任务，侧重于方法的应用和问题的解决，注重案例结合和实际操作的学习，强调学生掌握具体数据分析方法并可以自主开展各种数据分析活动。
不过度强调学生对编程能力的掌握，讲解内容的前5章都采用最多一条语句来解决问题，不通过复杂编程逻辑解决问题，后期课程略有增加语句行数，但是依然都是顺序语句，一条一条理解即可。
学生具有基本的Python基础知识即可学习。
至于数学和统计学等其他相关学科知识，不做要求，本课程对此也不做原理上的展开，只需知道含义即可，因此相关知识点大都可以在学习中了解并掌握应用的方法。
课程概述我为什么要学习这门课？随着Python语言的发展和应用结合，现在它已经成为一种非常常见和主流的数据分析工具，尤其在诸如互联网领域相关的大数据分析当中应用最为瞩目。
借助于这门语言，人们可以利用各种类型的数据资源，很轻松的实现各种数据分析任务，得到有价值的数据分析结论，并提供外观丰富的可视化呈现效果。
这对于所有专业学生而言，都是一件非常有意义和有必要的事情。
这对于大家完成自己的专业学习和工作应用都有着很大的帮助。
这门课的主题是关于什么？我们也清楚，很多学生虽然也了解Python，也想从事Python数据分析，但是考虑到自己编程能力条件还存在不足，因此往往望之而兴叹。
因此，我们在设计这门课教学内容的时候，就充分考虑到了这个情况，从课程内容的选择、课程教授的方式及其课程期望达到的目标等多方面进行了有效的设计。
现有课程内容无需大家较为深入的掌握各种编程方法，比如大家如果不了解循环、数组、函数等内容，不会写出一行以上的代码，没有学习过其他编程语言，这些问题都不大，大家只需按照课程要求，在前期部分课程中简单了解下基本方法，即可开始正式学习。
课程的主体学习不强调理由复杂编程技术和流程技巧来实现数据分析，而侧重于利用最为常见的方法，尽可能通过有限的语句来完成既定的目标。
《Python语言基础》课程教学大纲
理解Python的编程模式，熟练运用Python列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，熟练掌握Python 分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用正则表达式处理字符串，同时掌握不同领域的Python扩展模块，并能够解决实际问题。
三、先修课程计算机基础与应用。
四、课程教学重、难点教学重点：文本文件的基本操作、二进制文件操作、文件操作和目录操作、网络程序设计、多线程编程。
教学难点：类的定义与使用、类的方法和属性、异常处理结构与程序调试、GUI编程。
五、课程教学方法与教学手段课堂教学为主，计算机仿真实验为辅。
六、课程教学内容第一章 Python的安装与使用（2学时）1. 教学内容（1） Python版本选择与安装；（2） Python的对象类型；（3）常用内置对象。
2. 重、难点提示（1）重点是Pathon中对象的表达与操作、代码的编写规范；（2）难点是常用指令与常用函数的使用。
第二章 Python数据结构（4学时）1. 教学内容（1）列表；（2）元祖；（3）字典；（4）集合及其他数据结构。
2. 重、难点提示（1）重点是Python中的常见数据结构及其使用差异；（2）难点是Python运算符的多重含义。
第三章选择与循环（4学时）1. 教学内容（1）条件表达式；（2）选择结构；（3）循环结构；（4） break和continue语句。
2. 重、难点提示（1）重点是Python的关系运算符和条件表达式；（2）难点是break和continue的使用。
第四章函数的设计与使用（3学时）1. 教学内容（1）函数定义；（2）形参与实参；（3）参数类型；（4）变量作用域。
2. 重、难点提示（1）重点是默认值参数，关键参数，可变长度参数，参数传递时的序列解包；（2）难点是关键参数与参数传递、return语句的使用。
第五章面向对象程序设计（3学时）1. 教学内容（1）类的定义与使用；（2）类的方法分类与访问；（3）常用的特殊方法；（4）继承机制。
《大数据数学基础》教学大纲
《大数据数学基础》教学大纲执笔人：李围围一、课程基本信息1．课程中文名称：大数据数学基础2．课程英文名称：3．课程类别：必修4．适用专业：商务数据分析5．总学时：48学时（其中理论24学时，实践24学时）6．总学分：3.0学分一、课程的性质与任务课程性质：：预计在2020年全球将总共拥有35ZB的数据，相当于人类每两年产生的数据量等于之前产生的全部数据量。
如何管理和使用这些超越目前人力处理范畴的数据，逐渐成为了一个全新的领域——数据科学领域。
而数据科学领域的基石就是数学。
信息化时代，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业中发挥着越来越重要的作用，人们使用大数据技术从海量数据中挖掘信息、发现规律、探索潜在价值。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色课程任务：通过本课程的学习，使学生了解了大数据在数学领域的作用，以及如何利用解决数学方面的问题，利用理论+实践的方式学习大数据后续技术所需的数学基础，为将来从事数据分析以及后续课程的学习和数据挖掘开发、科研业务奠定基础。
二、课程的基本内容及要求第一部分大数据概述1教学内容（1）大数据简介（2）大数据的定义（3）大数据技术应用场景（4）数学在大数据领域的应用2教学重点（1）认识大数据（2）数学在大数据领域的应用（1）微积分、统计学、线性代数、数值计算在大数据领域的应用4基本要求（1）了解大数据（2）掌握数学在大数据领域的应用第二部分微积分1教学内容（1）映射与函数（2）数列极限与函数极限（3）极限运算法则和存在法则（4）连续函数的运算与初等函数的连续性（5）导数（6）函数的求导法则（7）函数的微分（8）微分中值定理（9）函数的单调性与曲线的凹凸性（10）函数的极值与最大值最小值求法（11）方程的近似解（12）定积分与不定积分2教学重点（1）导数与微分（2）微分中值定理与导数的应用（3）定积分与不定积分3教学难点（1）微分中值定理与导数的应用（2）定积分与不定积分4基本要求（1）掌握函数与极限（2）掌握导数与微分（3）掌握微分中值定理（4）掌握不定积分与定积分第三部分概率论与数理统计1教学内容（1）数据的概括性度量（2）随机事件与概率（3）随机变量与数学期望（4）离散型随机变量的概率分布（5）连续型随机变量的概率分布（6）参数估计与假设检验（1）概率与概率分布（2）参数估计与假设检验3教学难点（1）离散型随机变量和随机性随机变量的概率分布（2）参数估计和假设检验4基本要求（1）掌握随机事件和概率的概念以及数学期望的求法（2）掌握几种参数估计方法和基本的假设检验方法第四部分线性代数1教学内容（1）行列式（2）矩阵的定义与矩阵运算（3）矩阵的特征值和特征向量（4）矩阵的奇异值分解2教学重点（1）示例几种行列式和矩阵来理解基本运算；（2）求解矩阵的特征值和特征向量；（3）矩阵的奇异值分解。
大数据数学基础(Python语言描述)教学大纲PDF版进店另有word版或PPT版
《大数据数学基础（Python语言描述）》教学大纲课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配序号教学内容理论学时实验学时其它1 第1章绪论102 第2章微积分基础1143 第3章概率论与数理统计基础834 第4章线性代数基础845 第5章数值计算基础1346 第6章多元统计分析177总计5822四、教学内容及学时安排1. 理论教学序号章节名称主要内容教学目标学时1 绪论1. 了解大数据的概念2. 了解数学在大数据领域的作用3. 了解Python在数学中常用的类库1. 了解数学与大数据的关系2. 了解数学与Python的关系12 微积分基础1. 理解导数的概念和求导法则，并掌握求导的方法2. 了解函数、映射与极限的概念和性质，并掌握求解函数极限的方法3. 掌握微分的定义和法则，并能计算函数的微分4. 了解微分中值定理5. 掌握求解函数单调性与曲线凹凸性、函数极值与最值的方法6. 了解不定积分与定积分的概念和性质7. 掌握不定积分与定积分换元积分法与分部积分法的求解过程1. 掌握求导的方法2. 掌握求解函数极限的方法3. 掌握计算函数的微分的方法4. 掌握求解函数单调性与曲线凹凸性、函数极值与最值的方法5. 掌握不定积分与定积分换元积分法与分部积分法的求解过程113 概率论与数理统计基础1. 了解数据分布特征的几种度量2. 掌握计算几种度量的方法3. 了解随机事件概率的定义、性质4. 掌握随机变量的概率计算方法5. 了解随机变量的数字特征，并掌握其计算方法6. 了解参数估计与假设检验的基本思想7. 掌握区间估计和检验的公式1. 掌握数据分布特征的几种度量计算方法2. 掌握随机变量的概率计算方法3. 掌握随机变量的数字特征的计算方法4. 了解参数估计与假设检验84 线性代数基础1. 掌握行列式的概念和定义2. 掌握行列式性质3. 掌握代数余子式定义及定理4. 了解矩阵的定义、特殊矩阵5. 掌握矩阵的运算6. 了解矩阵的对角化7. 了解特征分解与奇异值分解的定义8. 掌握特征分解的方法9. 掌握奇异值分解的方法1. 掌握运用行列式的性质进行计算的方法2. 掌握矩阵的运算3. 掌握特征分解、奇异值分解的应用85 数值计算基础1. 了解误差和相对误差2. 掌握Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法的应用3. 掌握最小二乘线性拟合4. 掌握最佳平方逼近5. 掌握数据的多变量拟合6. 掌握数据的非线性曲线拟合7. 掌握二分法、迭代法、Newton法求解非线性方程8. 掌握Newton求解非线性方程组1. 了解误差的基本概念2. 掌握3种插值方法的应用3. 掌握各种函数拟合方法对数据进行拟合4. 掌握非线性方程（组）的求根过程136 多元统计分析1. 掌握一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归2. 掌握距离判别、贝叶斯判别、费希尔判别法的应用3. 了解距离和相似系数4. 掌握系统聚类、动态聚类分析方法。
大数据数学基础(Python语言描述)教学大纲
《大数据数学基础（Python语言描述）》教学大纲课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材大数据数学基础（Python语言描述）2.参考资料Python编程基础Python数据分析与应用。
数据结构Python语言描述教学大纲
《数据结构——Python语言描述》教学大纲1.课程概要2.课程知识体系及教学要求课程内容是以章节和知识点为基础的体系架构。
教学要求分成三个层次：●掌握，◎理解，○了解。
（一）理论授课第1章绪论：理论2学时+实验2学时●1.1 数据结构概述◎1.2 数据类型概述○1.3 算法概述第2章线性表：理论10学时+实验6学时●2.1 线性表简介●2.2 顺序表●2.3 链表（2.3.1~2.3.4）第3章栈、队列和递归：理论4学时+实验2学时●3.1 栈●3.2 队列◎3.3 递归（3.3.1~3.3.2）第4章串、数组和广义表：理论4学时+实验2学时●4.1 串◎4.2 数组和特殊矩阵（4.2.1~4.2.2）◎4.3 广义表（4.3.1）第5章树、二叉树和森林：理论8学时+实验6学时●5.1树●5.2 二叉树○5.3 森林第6章图：理论6学时+实验6学时●6.1 图的基本概念●6.2 图的存储结构●6.3 图的遍历◎6.4 图的最小生成树○6.5 最短路径第7章查找：理论6学时+实验4学时●7.1 查找的基本概念◎7.2 基于静态查找表的查找（7.2.1~7.2.2）第8章内排序：理论8学时+实验4学时●8.1 排序的基本概念●8.2 插入排序●8.3 交换排序●8.4 选择排序●8.5 归并排序（二）实验课【实验教学环境】：自行搭建Python开发环境。
实验1：算法性能分析⚫实验目的：算法时间和空间复杂度分析⚫实验重点：三种不同语句的算法时间和空间复杂度估计⚫实验内容：在教材中1.5.1中挑选1~2个与学生水平适应的基础实验，然后再1.5.2中挑选1个综合实验，供学有余力的学生实验时使用。
实验2：线性表常用操作⚫实验目的：了解并掌握线性表的基本操作⚫实验重点：使用顺序存储结构和链式存储结构分别实现线性表的基本操作⚫实验内容：在教材中2.5.1中挑选3~5个与学生水平适应的基础实验，然后再2.5.2中挑选2~3个综合实验，供学有余力的学生实验时使用。
《Python大数据应用基础》教学大纲
《Python大数据应用基础》教学大纲院（系、部）:教研室:日期: 2020年9月20日目录一、课程简介 (1)二、教学目的和要求 (1)三、教学中应注意的问题 (1)四、教学内容 (2)五、教学课时分配 (9)六、教材与参考书目 (10)一、课程简介课程名称：Python大数据应用基础课程编号：课程性质：必修适用专业：非计算机专业前导课程：无考核方式：考试建议学时：48二、教学目的和要求通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式，熟练运用Python 列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用Python读写文本文件与二进制文件，了解Python程序的调试方法，熟练运用Python编写面向对象程序，掌握Numpy+Pandas进行数据预处理和数据分析的基本用法，掌握使用matplotlib进行数据可视化的用法，掌握Scikit-learn进行机器学习的基本用法。
在教学和学习过程中，应充分发挥Python语言的优势，从最简单、最直观的思路出发，尽快解决问题。
不建议在底层语言细节上花费太多时间。
三、教学中应注意的问题Python编程模式中非常重要的一条是代码简单化、问题简单化，同时应保证代码具有较强的可读性。
在教学过程中，尽量避免在Python程序中带有其他编程语言的痕迹，要尽量从最简单的角度去思考和解决问题、实现自己的想法和思路，尽量多使用Python内置函数、标准库对象和合适的扩展库对象，保证代码的优雅、简洁，让代码更加Pythonic。
使用Python编程解决问题应充分借鉴和使用成熟的标准库和扩展库，尽量避免自主编写完整的业务逻辑，部分具体操作完全可以使用扩展库来实现，大幅度提高开发效率。
例如：如果需要进行排序则直接使用内置函数或方法进行排序，切不可再使用选择法排序、冒泡法排序或堆排序等排序算法来编写代码实现；计算最大公约数应习惯于使用math标准库的gcd()函数；对数据进行随机乱序应使用random标准库中的shuffle()函数；从给定数据集中随机选择元素应使用random标准库中的choice()函数等等。
大数据数学基础(R语言描述)教学大纲
《大数据数学基础（R语言描述）》教学大纲课程名称：大数据数学基础（R语言描述）课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时）总学分：5.0学分一、课程的性质随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用R进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材程丹，张良均．大数据数学基础（R语言描述）[M]．北京：人民邮电出版社．2019．2.参考资料[1] 林智章，张良均．R语言编程基础[M]．北京：人民邮电出版社．2019．。
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《大数据数学基础（Python语言描述）》
教学大纲
课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）
课程类别：
适用专业：
总学时：
总学分：
一、课程的性质
随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。
六、教材与参考资料
1.教材
2.参考资料。