2023年云计算与大数据课程教学范文3篇-10

云计算与大数据课程教学范文3篇云计算与大数据课程教学篇1

摘要：随着云计算、大数据、物联网等新技术的进展，教育教学模式也在不断进行改革。本文讨论了云计算与大数据课程的教学方法，提出一种混合式立体教学体系。该体系主要包括3个方面，即混合式教学课程、立体教学资源库和教学评价体系。这3个教学环节融合了传统教学方法、线上教学、网络资源等因素，在保证教学质量的同时，能够激发同学的学习爱好。

关键词：云计算；大数据；教学方法；混合式教学

0引言

随着移动互联网、物联网的快速进展，涌现出新的“互联网+”教学和学习模式，极大地推动了传统教学模式的改革。在“互联网+教育”背景下，如何高效地运用现代化的信息技术对传统的教育教学模式进行改革，成为我国本科教育事业进展的重要议题。云计算与大数据作为一门新课程，其教学内容、教学模式没有统一的规范，该门课程涉及的专业学问广、学科交叉性强。另外，随着云计算、大数据、深度学习等新技术的消失，云计算技术也在不断更新。因此，有必要对云计算与大数据课程的教学内容和教学模式进行探究和完善。叶青等讨论了大数据与云计算技术课程建设，通过实例项目对教学方案进行设计，构建了以力量培育为导向的课程考核评价体系，并提出了多种形式的课程教学方法[1]。针对云计算与数据挖掘课程，周雷等对课程的教学内容、授课方式、考核方法等详细教学问题进行了讨论，并给出了相应的解决方案[2]。武利秀讨论了大数据与云计算课程的教学方法，提出通过校企合作的方式为同学供应合适的实践机会[3]。针对疫情期间的教学状况，石建国等对云计算课程线上课堂教学进行了讨论，提出一种异步SPOC在线教学方法[4]。庞双龙等探讨了“1+X”证书背景下云计算技术与应用课程的教学改革状况，将专业课程体系建设与行业标准进行融合，大大提高了人才培育的质量和竞争力[5]。孙伟等基于成果导向的教学理念，讨论了“互联网+”背景下云计算技术与应用在线开放课程建设[6]。李秀梅等探讨了案例教学法在云计算课程中的应用[7]。陆悠等提出一种“嵌入式”云计算与大数据课程教学方法，以培育和提高同学解决实际问题的力量为核心，从课程的教学大纲、培育目标到教学活动组织、成果评定等方面绽开争论[8]。谢志明等提出以新工科思维对该课程体系建设进行全面探讨与改革，旨在培育能满意行业相应岗位要求的专业技术型人才[9]。刘斌将微课与翻转课题相结合，提出一种新的教学模式，能够提高同学的参加度[10]。鲍爱华等系统阐述了云计算理论课程的内容体系和试验课程建设的思想、方法、内容，并介绍了云计算课程的教学实践过程和教学阅历[11]。

1云计算与大数据课程的混合式立体教学体系架构

云计算与大数据课程的混合式立体教学体系结构主要包括3部分，即混合式教学课堂（课前、课内、课后）、立体教学资源库和教学评价体系。图1给出了本课题讨论的云计算与大数据课程的混合式立体化教学体系实施方案，该教学体系将传统教学与线上学习平台结合起来，形成了混合式线下线上教学模式，利用立体教学资源库向同学供应丰富的教学资源，通过教学评价体系准时反馈同学学习遇到的问题，能够激发同学的学习爱好。

2混合式教学课堂与立体化教学资源体系建设

2.1混合式教学课堂

混合式教学课堂包括3个教学环节，即课前、课内和课后。其中，在课前教学环节中，老师将课程涉及的相关学问点制作成PPT课件、微课视频等学习资源，同时将相关的教学资源推送到线上学习平台。对于云计算与大数据课程上机试验部分，以基于Hadoop开源云计算平台为例，老师将Hadoop平台相关软件的安装包上传至云盘，由同学自行下载。由于Hadoop平台的安装、调试过程特别简单，老师需要将具体的安装和调试步骤制作成实战视频，上传至云盘，同学提前学习视频教程。在课内教学环节，对于云计算与大数据课程的理论教学部分，老师依据同学课前完成的任务状况重点讲解相关学问，同时将授课的PPT即时发送到线上教学平台。对于云计算与大数据课程的上机试验部分，同学在提前观看试验视频的基础上，在机房自行调试软件、编写代码，同学可自行进行分组争论，解决上机过程中遇到的问题。在课后教学环节，老师依据同学在课堂的表现和学习状况，利用线上学习平台发布本次课程的相关作业和拓展任务，同学通过查阅相关资料和小组协作等方式完成相的拓展训练任务。例如，为了提高同学对Hadoop开源云计算平台的理解力量，向同学推送高质量的Hadoop实战开发视频教程，以项目或案例开发为导向，让同学渐渐积累基于Hadoop云计算平台的编程和开发阅历。

2.2立体化教学资源建设

立体化教学资源建设包括传统教学资源和网络教学资源两个方面。传统教学资源主要包括教材、参考书、教学PPT、教学案例等。目前，还没有与《云计算与大数据》课程大纲相符合的教材，老师可以依据教学大纲制作的PPT来完善理云计算与大数据课程的教学内容。另外，云计算与大数据课程几乎每年都有新的内容、新的框架、新的趋势，这就要求更快地更新教学内容和教学模式。目前，网络教学资源比较丰富，但是不同资源的质量差异较大，建设符合云计算与大数据课程要求的网络教学资源库非常迫切。表1给出了云计算与大数据线上课程的开设信息。另外，在传统教学资源和线上教学资源中，试验环节与实践环节是不行或缺的。同学通过实践能更好地把握课程中的概念、原理和技术，同时通过动手安装、调试、编程，在提高实践力量的基础上能够进一步把握相关的理论学问。由于Hadoop平台的安装、调试难度较大，需要同学详细肯定的编程力量，还需要熟识Linux操作系统。因此，同学需要在课后自行学习相关学问，实践教学教学资源能够关心同学快速把握基本的实践操作学问。

2.3教学效果评价体系建设

云计算与大数据课程的教学评价方式，不能完全采纳传统课堂的教学评价体系，需要考虑混合式学习运用的多种现代学习方法，构建科学、客观、多元的教学评价体系。图2给出了云计算与大数据课程混合式立体教学模式的教学评价体系结构。该体系结构包括过程性评价和结果性评价。其中，过程性评价包括课前评价、课中评价和课后评价。结果性评价主要依据云计算与大数据课程的期末考试成果进行确定。

3结语

本文基于混合式教学和立体式教学模式提出一种混合式立体教学体系架构，包括混合式教学课堂、立体教学资源库和教学评价体系。混合式教学课堂将课前、课中、课后以及线上教学融合在一起，并充分利用各种教学资源，能够提高同学的学习效率，调动同学的学习主动性。为了保证混合式教学课堂能够顺当进行，需要建立立体教学资源库供应保障，该教学资源库既包括传统的教学资源，又涵盖了高质量、高水平的线上资源。

:左加阔单位:南京邮电高校物联网学院

云计算与大数据课程教学篇2

0引言

伴随信息技术与互联网技术的进展,技术升级和更新的速度不断加快,计算机中的数据存储量也在日益增多。作为人们工作、生产、生活必不行少的设备,计算机对于社会经济起到了巨大推动作用。由于大数据分析是计算机的一个重要领域,并且云计算技术能够为大数据分析供应巨大关心,因此,讨论计算机大数据分析中的云计算技术运用具有肯定现实意义。

1当前计算机大数据分析的概况

大数据通常指的是种类多、结构简单、数量浩大的数据共同组成的集合,能够基于相应模式应用和处理各种数据,借助数据的复用、交叉、共享、集成产生一系列才智服务、学问资源等。大数据脱离了原有的数据结构化范畴,原有的结构化数据能够在数据库系统中扫瞄和查阅,而大数据中的日志文件、传感器信息、图像信息、视频信息、数字信息为半结构化,部分大数据的字段甚至无法进行检索。作为一种全新的数据形式,大数据具有多个不同的数据源,有必要采纳全新的计算方法与计算技术开展针对性的分析工作。与此同时,在原有的结构化数据中,数据源产生的全部数据都以规定格式消失,而在半结构化大数据中,数据源的格式较为特别,但其规律具有可理解性,这使得大数据不同部分能够构建肯定的联系。

2计算机大数据和云计算技术的内在关系

2.1云计算技术

依托互联网采纳服务形式的计算方案即为云计算。云计算能够供应各种计算资源,使用者能够根据自身需求对计算后的资源进行查询、扫瞄和猎取,不管是虚拟资源还是物理资源,无论是共享资源还是专用资源都包含其中。在云中,全部计算机的工作同时进行,相同计算能够集合不同应用程序。由于云计算技术无可比拟的优点,如伸缩性强、资源使用效果好、成本低廉等,因此近些年消失了常规计算向云计算不断进展的趋势。从类别来看,云包括混合云、私有云和公共云3种[1]。其中,公共云主要供应给大型组织、大型企业、公众组织等,其供应由销售组织来实现。私有云通常在企业内部防火墙的部位,由企业自行管理和使用,属于企业掌握、监督、管理和建立的内部云服务。混合云融合了私有云、公共云,二者的服务能够同时使用,并且管理责任由使用方、供应方分摊。目前,公共云在研发型工作方面的应用较多,混合云、私有云的应用范围比公共云更广。在科学技术高速进展的当今社会,云计算技术能够将稳定、高质的大数据分析、计算、存储服务供应给使用者。

2.2计算机大数据和云计算技术的关系

以技术角度来看,计算机大数据和云计算技术之间存在紧密的联系。其中,云计算将计算过程作为重点,大数据则将计算对象作为重点。若将数据比作财宝,则通过计算机大数据分析后得到的便是宝藏,而利用云计算技术可以猎取宝藏。通常来讲,大数据使用一个计算机难以绽开处理和分析的工作,需要结合虚拟化化技术、云存储技术、数据库、大数据处理技术并通过分布式架构来进行相应计算。客观来讲,云计算技术将绝佳的机遇供应给计算机大数据分析,无论是新兴的多媒体资源、传感器数据、互联网数据还是以往的数据库信息,都能依据需求来开展数据分析工作。云计算应用在处理和分析大数据的过程中,会通过API、数据计算机构来制定解决方案,这些解决方案可结合高级分析、高级搜寻、高级算法来使用。与此同时,信息技术领域对于模型使用较多,人们能够通过科学统计法和海量数据实现高效率的计算机大数据分析。

3计算机大数据分析中的云计算技术运用

计算机大数据分析中的云计算技术可应用于建立网络分析平台、构建数据处理系统、建立图片处理平台、大数据精准放置等方面。

3.1建立网络分析平台

近年来,各种互联网技术、信息技术层出不穷,并随着时间的推移不断更新换代,人们依靠这些技术的程度也越来越深,云计算技术便是其中之一[2]。每当网络用户进行网页点击、网页扫瞄等操作时,计算机系统都能将该网络用户的关键数据、关键信息记录下来,网络分析平台借助网络用户URL的收集实现站点树的建立,同时根据网络用户所产生的行为和做出的操作针对性地与各个行业建立联系,将计算机大数据分析得出的使用者可能感爱好的数据供应给网络用户。一些网站每时每刻都会有浩大的点击量,不管是大数据反馈、大数据分析、大数据传输还是大数据采集,各个流程都具有独立的工作分支,基于云计算技术的网络分析平台即为将云端数据分析结果供应给网站的一个平台。与以往的数据分析平台相比,网络分析平台具有多种优势。首先,网络分析平台对计算机配置的要求更低,由于需要处理的数据量非常浩大,原有的CPU、磁盘无法达到大数据分析要求,并且在市场上已有的计算机中能够达到大数据分析要求的也相对较少,网络分析平台可以有效解决这一问题。其次,网络分析平台能够对大数据进行标准化分析与实时查询。基于云计算技术的网络分析平台借助缓存管理、数据查询等功能开展全面的大数据管理、大数据分析、大数据处理工作,从而让大数据科学管理得以实现。对于相同网络平台处理和分析的数据,无须进行二次加工和转化处理,因此大数据分析的效率大大提高。

3.2构建数据处理系统

借助云计算技术,应用、数据能够向云端进行转移,使处理数据的系统、设备、机器等削减工作量,从而削减资金投入,让相关组织、企业的维护成本、运行成本、设备成本有效降低。运用云计算技术能够关心计算机构建数据处理模型,把数据流的搭建向云端迁移后,便能在云端建立数据处理公式,建立数据处理模型,构建相应的数据映射网络。在我国,云计算技术在构建数据处理模型方面已经得到广泛普及,如校内才智网系统、政务数据系统等[3]。阿里巴巴集团运用云计算技术建立了飞天云平台,该平台是一个政务系统,能够将良好的物理环境基于大数据处理工作,数据、信息能够存储于云端处理器并可随时进行处理,还可通过大数据平台展现、分析各种大数据,上述工作都以“云”为基础来开展,高等院校、政府部门等仅需对校内才智网系统、政务数据系统直接使用即可。出于对平安处理数据的考虑,数据处理系统具备云盾功能,使用者必需拥有云盾使用权限才可登录系统,这样一来,计算机大数据分析与开发即可高效率实现。

3.3建立图片处理平台

计算机大数据分析运用云计算技术后,能够建立一个图片存储平台,用于收集、存放、处理和分析海量图片。一些行业企业有大量图片需求,如图文影像查询、管理,且图片数量浩大,此时便需要运用云计算技术。以往数据保存的工作需要使用存储设备划分大数据的类别,再将不同大数据归入不同的信息系统,依据特定方法和模式在归档设备中留存,若使用者有查阅需求,就要搜寻系统与归档设备,提取所需数据的过程会非常麻烦,若存储数据量过大,则归档设备消失故障后简单消失数据遗失、数据遗漏等风险。

4结语

总而言之,讨论计算机大数据分析中的云计算技术运用具有重要的意义。相关人员应对当前计算机大数据分析的概况有一个全面了解,充分把握计算机大数据和云计算技术的内在关系,能够通过云计算技术建立网络分析平台、构建数据处理系统、建立图片处理平台、实现大数据精准放置,从而发挥云计算技术的分析优势,更好地进行计算机大数据分析,提高数据处理、分析的效率。

:夏德宏单位:江西水利职业学院

云计算与大数据课程教学篇3

1引言

早前有互联网时代的波澜，现有大数据库的直面迎击，人们生活也愈发离不开与数据信息相关联，高新的云计算技术对于一个公司的数据运转起到了非常关键的作用。因此，对于基于大数据的云计算技术需要具备充分了解的学问层面，分析其将来走向，依据各行业的特点进行适当的改动以更好地迎合所需，并跟随时代潮流进行定期的技术更新，逐步推动企业的技术核心的进步与企业的整体进展。

2大数据与云计算的概念与特点

大数据是多倍的信息经过处理分析、叠加集合而成，从而便于人们理解采纳。大数据主要有4种特点：第一，兼容性强。在大数据库的冲击下，人们印刷材料的生产数目从PB进阶为EB的层面。其次，种类丰富。大数据可分为结构数据与非结构数据，如文本、音频等，大数据多样化思维特点也映射出高效处理技术的需求。第三，性价比高。在大数据潜在价值巨大的状况下，人们运用大数据猎取信息的成本并不高，是一条长远进展的猎取信息途径。第四，处理效率高。与以往数据相比，大数据的信息处理效率更高，在实际应用方面更具优势。对于大数据处理，云计算技术理应首当其冲。云计算以高效供应精确     的网络访问地址，为人们查询信息供应便利，其还包括以下优势：第一，计算范围广。例如，微软平台所拥有的大量服务器，其具备了极强的计算力量。其次，端游共享化。云计算在网络虚拟中发挥作用，不具备实体形态，其最大的特点是不论客户端的方位、时间，都能够满意客户应用需求，为其供应有效信息。第三，精确     度高。与一般计算机相比，云计算大大降低了信息错误的状况发生。第四，普适性强，云计算通用于各类APP当中，不会有过多的限制[1]。第五，成本价格低。云计算的集成式管理，大大降低了各行业的运作资金的输出，使得人们日常生活都能够享受到云计算的便捷服务。第六，一对一化。云计算将会依据客户所需来供应相对应的资源。

3基于大数据的云计算技术分析

大数据是在互联网推动下产生的高效采集处理信息的一类技术，其以便捷提取关键信息的优点应用于企业运作中。而云计算是为客户端所需供应技术服务，为其访问网址、存储数据供应便利。基于大数据的云计算技术是两者优点的有机结合，其不仅构建了更为便利的数据处理体系，呈现出节省能源的理念，还推动了各行业数据处理技术的健康进展。基于大数据的云计算技术，通俗来说是将众多数据作为处理对象，在短时间内进行分析得到所需结果。例如，在杂志社运营时，繁多的数据信息满载而来，大量的照片信息急需云计算来进行整合分析。因此，在企业筹划处理信息环节时，不仅需要关注成本的掌握，还需要合理应用基于大数据的云计算技术，避开消失铺张的状况[2]。基于大数据的云计算技术使得猎取信息的模式多样化，对比以往的数据处理方法，其更具备牢靠性和平安性，不仅加快了处理信息的进程，还能够大程度规避客户数据被盗的风险。其在网络端口中绽开运作，应用限制不严苛，使得用户能够自如地猎取信息来源以及运用数据。

4基于大数据的云计算技术应用于社会生产

互联网渐渐渗透人们工作、生活的方方面面，人们的快节奏模式对于基于大数据的云计算需求更为迫切，将大数据云计算技术有机结合于社会生产中也成为各行各业的主要命题之一。

4.1应用于金融消费领域

基于大数据的云计算技术实施于运营与金融等相关的企业中，构建大数据库，对于企业营运自身以及工作人员进行一对一信息收集分析，为实行金融商品的设计、金钱方面的交易等操作流程供应平安保障，提高企业的信誉度，有效推动企业的进一步进展。众所周知，电子商业离不开互联网的使用，大数据云计算技术的应用更是企业运营的技术核心之一，其使得关于金融的大量简单数据得以精细梳理，也将为企业供应紧随潮流的新型营销策略。除此之外，还可以在肯定程度上订正企业的进展方向，为其营销方案设计的走向赐予正确预估，为其产品供应多样化构思的来源。

4.2应用于交通路况领域

伴随经济水平的提高，汽车的大量使用也引发了一些问题，道路拥挤的状况愈发突出，基于大数据的云计算技术能够有效地解决这类问题。通过构建智能交通管理体系，设置车辆传感器进行感应和采集车辆信息，以进行下一步将车辆数据共享于中心交通平台，开展交通路况拥堵预估，并由语音播报在车辆导航系统中指引人们转变行驶路线，避开交通堵塞的状况，对优化城市交通路况起到了非常有效的作用，为交通路况规划又供应了一大创新措施[3]。

4.3应用于医疗措施领域

现如今的时代，加入了互联网信息，科技创新使得医护人员在日常工作中得到不少便利，为人们开展治疗的流程也更为高效起来。于医院治疗方面应用基于大数据的云计算技术，不仅可以缩短病患的等待治疗的时间，有效降低了病亡率，还能够便于医生准时了解患者的基本信息与病情，以为关心医生短时间内能够全面构思治疗方案供应一大助力，也大大提升了医院的整体医疗水平。同时，大数据云计算技术还能够采集特别病例，进行整合分析，将其病例疑难处