《大数据技术基础（第2版）》792-4（覃事刚）教案 第1课 大数据概述（一）

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教案课时分配表章序课程内容课时备注1大数据概述42大数据处理平台Hadoop43数据采集与预处理44数据存储与管理45数据处理与分析66数据可视化47大数据思维与安全28城市空气质量大数据分析实战4合计32文旌课堂APP

课题大数据概述（一）课时2课时（90min）教学目标知识技能目标：（1） 理解大数据的概念和主要特征。（2）了解大数据的发展现状与趋势。（3）了解我国的大数据发展战略（4）理解大数据的处理流程思政育人目标： 深刻理解大数据作为国家基础性战略资源的重要意义，如推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力等，进一步加强对信息化新阶段和数字经济的认识，不断提升自身的信息素养。教学重难点教学重点：大数据的概念和特征教学难点：大数据的处理流程教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第1节课：→→→传授新知（18min）→课堂讨论（10min）第2节课：→传授新知（20min）→课堂互动（15min）→课堂小结（3min）→作业布置（2min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤

（2min）【教师】使用文旌课堂APP进行签到【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况新课预热

（10min）【教师】自我介绍，与学生简单互动，介绍课程内容、考核标准等【学生】聆听、互动【教师】利用多媒体课件展示大数据的广泛应用，并和学生互动，询问学生对于大数据的印象随着信息技术的飞速发展和计算机教育的普及，社会对大数据的依赖越来越大，大数据应用也随处可见，我们经常使用的各类软件都有大数据应用的痕迹，例如抖音，淘宝，微博，微信等等。【学生】聆听、记录、互动、理解通过老师自我介绍，与学生相互熟悉，并让学生了解这门课的大致要求问题导入（5min）【教师】提出以下问题：你认为什么是大数据？它的优缺点各是什么？【学生】思考、举手回答【教师】通过学生的回答引入要讲的知识通过问题导入的方法，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知

（18min）【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，介绍大数据的概念、特征和发展一、什么是大数据✈【教师】通过多媒体展示数据的基本概念和对于生活的重要作用数据是用来记录客观事物或事件的符号，具体来说，是对客观事物或事件的性质、状态及相互关系等信息进行记录的物理符号。它是可识别的、抽象的符号（详见教材）✈【教师】提出问题：我们已经知道了数据的概念，那么大数据是否只是数量较多的数据呢？如果不是，那你是怎么理解大数据呢？✈【学生】思考、举手回答✈【教师】组织学生阅读“家国情怀”中的内容（详见教材），并提问：通过阅读上面的案例，你认为大数据对于现代社会具有哪些重要意义？✈【学生】思考、举手回答二、大数据的特征✈【教师】提出以下问题：你知道大数据具有哪些特征吗？✈【学生】思考、举手回答大数据的特征包括大数据具有海量的数据规模（volume）、快速的数据流转（velocity）、多样的数据类型（variety）和数据价值密度低（value）四大特征，简称4V。三、大数据的发展✈【教师】展示与大数据发展相关的图片大数据的发展现状与趋势主要表现在以下几个方面（1）大数据底层技术逐步成熟。（2）大数据产业规模平稳增长。（3）数据合规要求日益严格。（4）大数据战略持续拓展。（详见教材）【学生】聆听、记录、理解通过教师的讲解和演示，互动以及案例，使学生了解大数据的概念、特征和发展课堂讨论（10min）【教师】组织学生阅读“青山绿水”中的案例（详见教材），然后组织学生以小组为单位讨论以下问题：这个案例体现了大数据在什么领域的应用？你还知道哪些大数据的应用领域？【学生】聆听、思考、小组讨论，由小组代表上台发表讨论结果【教师】与学生一起评价各组的讨论结果通过课堂讨论，加深学生对大数据发展历史的认识第二节课问题导入（5min）【教师】提出问题：你知道大数据处理数据的流程是怎样的吗？【学生】聆听、思考、举手回答通过问题导入，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知（20min）【教师】通过学生的回答引入新的知识，介绍大数据的处理流程一、数据采集与预处理由于大数据超大规模的体量，以及众多用户的频繁操作访问，使得仅使用传统的数据采集方法难以满足业务需求，因此需要通过专门的采集方法对大数据进行采集。采集形式主要有网络数据采集（如提取网页中的图片、文本等）、系统日志采集（业务平台每天都会产生大量的日志数据）、数据库数据采集（如关系型数据库的接入）等，常用的工具有网络爬虫工具、Flume、Kafka、Sqoop等。……（详见教材）✈【教师】提出以下问题：大数据在处理数据时，会先对数据进行预处理，这是为什么呢？✈【学生】思考、举手回答✈【教师】对学生的回答进行总结想要获得高质量的数据分析结果，必须在数据准备阶段提高数据的质量，即对大数据进行预处理。数据预处理是指将杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的结构，或者去除没有价值甚至可能对分析造成干扰的数据，从而为后期的数据分析奠定基础。二、数据存储与管理经过预处理后的数据，被放到文件系统或数据库系统中进行存储与管理。数据存储与管理是指用存储器把采集到的数据存储起来，并建立相应的数据库，以便对数据进行管理和调用。目前，主要采用HDFS分布式文件系统、NoSQL数据库（非关系型数据库）、数据仓库、云数据库等来存储和管理大数据。其中，常用的NoSQL数据库包括HBase、Redis、Cassandra、MongoDB、Neo4j等。（详见教材）✈【教师】提出问题：你知道什么是分布式系统吗？✈【学生】聆听、思考、举手回答✈【教师】对学生的回答进行总结分布式系统是由一组通过网络进行通信，为了完成共同的任务而协调工作的计算机组成的系统。分布式系统包括分布式计算和分布式存储，作用是使用众多计算机完成单个计算机无法完成的计算和存储任务。其中，分布式存储又包括分布式文件系统和分布式数据库等。三数据处理与分析数据处理与分析是指通过各种算法从大量的数据中找出潜在的有用信息，并研究数据的内在规律和相互间的关系。数据处理与分析大多需要在大数据处理平台上进行，借助分布式并行框架，通过结合一系列算法完成。常用的工具或技术有MapReduce、Spark、Storm、Hive、Pig、Flink、Impala、Mahout等。四、数据可视化✈【教师】展示“数据可视化示意图”，协助讲解知识点数据可视化是指利用可视化手段对数据进行分析，并将分析结果用图表或文字等形式展现出来，从而使读者对数据的分布、发展趋势、相关性和统计信息等一目了然。✈【教师】提出问题：你知道常用的可视化工具有哪些？✈【学生】聆听、思考、举手回答✈【教师】总结学生的回答常用的数据可视化工具有Tableau、D3.js、GoogleChartAPI、ApacheECharts等。✈【教师】提出任务举例说明大数据平台需要具备的能力。（以文档形式提交到过文旌课堂APP或其他学习软件）✈【学生】聆听要求、进行操作通过讲授，提问，讨论等教学方式，让学生了解大数据的处理流程课堂互动（15min）【教师】组织学生以小组为单位搜集Tableau、D3.js、GoogleChartAPI、ApacheECharts等软件的信息，然后讨论以下问题：这些软件的主要功能是什么？各自的优缺点是什么？搜索软件信息，小组讨论，由小组代表上台发表讨论结果【教师】与学生一起评价各组的讨论结果通过课堂互动，使学生熟悉数据可视化软件，为后面的学习打好基础课堂小结

（3min）【教师】简要总结本节课的要点本节课学习了大数据的概念和主要特征，了解大数据的发展现状与趋势，了解我国的大数据发展战略，理解大数据的处理流程和关键技术。希望大家在课下多复习，巩固所学知识【学生】总结回顾知识点总结知识点，巩固学生对大数据技术相关知识的印象作业布置

（2min）【教师】布置课后作业请根据课堂知识，完成本章节课后相关习题【学生】完