大数据算法实验教学大纲

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

大数据算法实验教学大

-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

《大数据算法》实验教学大纲

大纲制定(修订)时间: 2017 年 11 月

课程名称:《大数据算法》课程编码:090141128

课程类别:专业基础课课程性质:选修

适用专业:通信工程

课程总学时:40

实验(上机)计划学时: 8

开课单位:理学院

一、大纲编写依据

1.信息与计算科学2017-2020版教学计划;

2.信息与计算科学专业《大数据算法》理论教学大纲对实验环节的要求。

二、实验课程地位及相关课程的联系

1.《大数据算法》是信息与计算科学专业的一门专业方向课程;

2.本实验项目是《大数据算法》课程综合知识的运用;

3. 大数据不论在研究还是工程领域都是热点之一,算法是大数据管理与计算的核心主题,通过上机实验,不仅巩固学生在课堂上所学的知识,加深对大数据算法的理解,更重要的是通过实验题目,提高学生的动手能力,增强学生就业的竞争力;

4.本实验为后续的毕业设计有指导意义。

三、本课程实验目的和任务

1.理解大数据算法的基本理论,训练运用大数据思想对实际问题进行分析、设计、实践的基本技术,掌握科学的实验方法;

2.培养学生提炼、分析问题和独立解决问题的能力;

3.通过实验使学生能够正确使用一种大数据算法环境;

4.通过综合性、设计性实验训练,使学生初步掌握简单的概率算法、I/O有效算法、并行算法的设计方法;

5.培养正确记录实验数据和现象,正确分析算法性能的能力,以及正确书写实验报告的能力。

四、实验基本要求

1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求;

2.巩固和加深学生对大数据算法设计与分析方法的理解,提高学生结合运用所学知识解决问题的能力;

3.实验项目要求学生掌握大数据算法基本知识、MapReduce简单编程技术,并运用相关知识自行设计实验方案,完成解决一定问题的小型程序。

4.通过实验,要求学生做到:

(1)能够预习实验,自行设计实验方案,并撰写实验报告;

(2)学会一种大数据算法开发环境的使用,能利用该环境编制简单的外存有效的算法以及并行算法,验证课程中涉及的知识点,并独立设计算法解决某一实际问题;

(3)能够独立分析程序运行结果,分析算法性能。

五、实验内容和学时分配

六、教材(讲义、指导书)

1. 《大数据算法》,王宏志编著,机械工业出版社,2015

2. 《算法导论》(第3版),(美)Thomas H.Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L.Rivest, and Clifford Stein著,陈建平,徐云等译,机械工业出版社, 2007.

3.《大数据实验手册》,刘鹏编,电子工业出版社,2017年

七、考核方法和评分标准

1.按照实验指导书的具体要求,根据每个学生实验前的预习准备,实验过程的考查,实验操作情况及实验报告的质量,综合给出实验成绩。

2.实验评分应包括三个方面:

(1)实验预习回答提问占20%;

(2)实验操作能力及实验纪律占40%;

(3)实验报告占40%。

3.评分等级

评分成绩分优、良、中、及格和不及格五个等级。

优:90分以上

良:80-89分

中:70-79分

及格:60-69分

不及格:59分及以下

具体评定标准如下:

优:实验纪律、预习、操作技能很好,实验报告书写工整无原则错误;

良:实验纪律、预习、操作技能较好,实验报告中原则错误不超过一个;

中:实验纪律、预习、操作技能一般,实验报告中原则错误不超过两个;

及格:实验纪律、预习、操作技能较差,实验报告中原则错误不超过三个;

不及格:实验中严重违章违纪,预习、实验技能均较差,实验报告中数据严重错误。

八、使用说明

1.本实验教学大纲一般随课程进度进行安排,也可集中安排;

2.完成实验教学内容,并提交相应实验报告。

相关文档
最新文档