《大数据基础》课程标准

《大数据基础》课程标准适用专业：商科类、管理类专业课程编码：开设时间：第1或2学期课时数：36-42学分:制订人：一、课程概述1.课程性质《大数据基础》课程是商科类、管理类专业群平台课中的必修课，是实现商务数据分析与应用专业人才培养目标的专业基础课，学生通过本课程的学习能掌握大数据的基本概念、大数据采集与处理、大数据存储管理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据应用与安全等基础知识，为后续课程的学习打下基础。2.课程任务《大数据基础》课程立足“大数据”的时代背景，面向企业数字化转型升级对数字化人才的需求，采用理论与实践相结合的方式，助力学生提升大数据分析相关的数字技能与数字素养。课程紧紧围绕大数据通识教育核心理念，培养学生的大数据意识、大数据思维、大数据安全和大数据基本分析能力。3.课程要求通过课程的学习培养学生大数据采集、数据清洗、图表制作、数据分析等方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为将来步入数据分析、数据运营、数字营销等职业岗位打下坚实的基础。二、教学目标1.知识目标（1）掌握大数据概念及其基本特征；（2）了解大数据与当前新一代信息技术关系；（3）掌握大数据的思维方式和工作流程；（4）了解大数据给我们会带来哪些影响；（5）理解数据采集、数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约的基本概念；（6）掌握数据采集来源和常用的数据采集方法；（7）熟悉数据质量的影响因素、数据质量的评估标准以及常见“脏数据”类型；（8）掌握数据清洗、集成、变换和归约的流程和策略；（9）理解数据存储的基本概念；（10）掌握数据存储度量单位的换算；（11）熟悉常用数据存储介质和数据存储方式；（12）熟悉传统数据存储管理技术，重点掌握文件系统和关系数据库应用；（13）理解和熟悉大数据时代存储管理相关技术；（14）理解数据分析、数据挖掘、大数据分析的基本概念；（15）熟悉数据分析作用、数据挖掘分类和相关技术；（16）熟悉常见的大数据分析方法和大数据分析模型；（17）掌握数据分析常用方法和思维模式；（18）掌握数据挖掘过程和数据挖掘应用；（19）理解数据可视化的基本概念和可视化的作用；（20）掌握常见可视化图表类型选择；（21）掌握数据可视化流程方法；（22）了解数据可视化工具，熟悉BI工具的使用；（23）理解数据安全、大数据安全概念；（24）掌握传统数据安全的特点，以及大数据安全的新特征；（25）熟悉大数据安全问题，以及大数据安全常用的技术；（26）掌握大数据时代个人信息与隐私安全问题、成因及应对之策；（27）熟悉大数据给国家安全带来的挑战以及应对之策。2.能力目标（1）能够运用大数据相关基础知识，做好数据分析的全面准备工作；（2）能够对大数据的思维模式和工作方式有基本的认知；（3）能够对新一代信息技术、数字经济等概念有较为准确认知；（4）能根据数据采集需求选定数据来源和采集方法；（5）能够使用网络爬虫等数据采集工具采集数据；（6）能够分析数据质量影响因素，评估数据质量；（7）能对数据进行一般的数据清洗、集成、变换和归约处理；（8）能够进行数据存储度量单位的换算；（9）能够根据数据存储要求和数据特点选用合适存储介质和数据存储方法；（10）能分辨关系数据库的各种核心元素；（11）能使用百度网盘、云存储技术等存储数据；（12）能根据数据分析目标选定数据分析方法；（13）能够描述数据挖掘过程，分析数据挖掘应用；（14）能运用常见的大数据分析方法、工具和模型分析问题。（15）能够根据数据分析的目的和要求选用合适的可视化图表；（16）能使用Excel中的可视化图表进行常用数据可视化操作；（17）能够利用商务智能BI可视化工具进行简单可视化仪表板的制作；（18）能够分析个人信息安全和隐私保护相关案例，提升个人隐私保护能力；（19）能够分析大数据国家安全相关案例，并提出一些切实可行的应对之策。3.素质目标（1）养成用数据思维去看待问题的习惯；（2）养成对数据采集、预处理过程的细心、客观职业方式；（3）养成用良好的数据存储与管理的习惯；（4）养成对事物分析客观、敏感的职业思维方式；（5）养成数据可视化的美学素养；（6）养成良好的数据安全意识；（7）养成合法、合规使用数据的习惯。三、与前后课程的联系1.与前续课程的联系《信息技术基础》《办公软件应用》等使学生具备良好的计算机处理能力以及图表处理能力。2.与后继课程的关系为学生后续课程《商务大数据分析应用》《财务大数据分析应用》等课程的数据素养的学习和应用打下基础。四、教学内容与学时分配根据职业岗位对知识、技能、素质的要求，将本课程的教学内容分解为6个教学单元。表1课程项目结构与学时分配表序号教学单元名称教学目标教学内容与训练项目建议学时备注1走进大数据知识目标：1.理解数据、大数据的基本概念，掌握数据类型、大数据的特征；2.了解云计算、物联网、人工智能基本概念，以及它们与大数据关系；3.掌握大数据的思维模式和工作流程；4.理解大数据对社会生产和人们生活带来的影响。技能目标：1.能够运用大数据相关基础知识，做好数据分析的全面准备工作；2.能够对大数据的思维模式和工作方式有基本的认知；3.能够对新一代信息技术、数字经济等概念有较为准确认知。素质目标：1.养成用数据思维去看待问题的初步习惯；2.养成对事物分析客观、敏感的职业思维方式。思政目标：认知大数据基本概念，透过现象看本质，树立正确价值观；认知我国新一代信息技术发展情况和发展战略，树立爱国和民族自豪感；洞悉大数据思维方式，警惕大数据思维陷阱，培养创新意识，做新思维智者；探究大数据的影响，知道国家需要什么样的人才，树立正确的职业观。1.认识大数据1.1什么是数据1.2数据类型1.3什么是大数据1.4大数据特征2.认识新一代信息技术2.1什么是云计算2.2什么是物联网2.3什么是人工智能2.4大数据与新一代信息技术关系3.洞悉大数据思维方式与工作流程3.1传统的思维方式3.2大数据的思维方式3.3大数据思维方式启示3.4大数据工作流程4.探究大数据影响4.1大数据对科学研究影响4.2大数据对社会发展影响4.3大数据对就业市场影响4.4大数据对人才培养影响8理论实践一体2数据采集与预处理知识目标：1.理解数据采集、数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约的基本概念；2.熟悉数据采集来源和常用的数据采集方法；3.熟悉数据质量的影响因素和数据质量的评估标准3.熟悉常见“脏数据”类型；4.掌握数据清洗、集成、变换和归约的流程和策略。技能目标：1.能根据数据采集需求选定数据来源和采集方法；2.能够使用网络爬虫等数据采集工具采集数据；3.能够分析数据质量影响因素，评估数据质量；4.能对数据进行一般的数据清洗、集成、变换和归约处理。素质目标：1.养成做事条理清晰、对数据保持怀疑、善于发现的工作作风；2.养成对数据采集、预处理过程的细心、客观职业方式。思政目标：培养大数据采集与预处理中的数据采集人员职业伦理操守，以及对数据采集、数据预处理过程中的遵纪守法。1.数据采集1.1什么是数据采集1.2数据采集需求识别1.3数据采集来源1.4数据采集方法2.数据质量评估2.1影响数据质量因素2.2数据存在的常见问题2.3评估数据质量的标准2.4数据预处理的方法3.数据清洗3.1什么是数据清洗3.2缺失数据清洗3.3重复数据清洗3.4异常数据清洗4.数据集成、变换与归约4.1数据集成4.2数据变换4.3数据归约6-8理论实践一体3数据存储与管理知识目标：1.理解数据存储的基本概念；2.掌握数据存储度量单位的换算；3.熟悉常用数据存储介质和数据存储方式；4.熟悉传统数据存储管理技术，重点掌握文件系统和关系数据库应用；5.理解和熟悉大数据时代存储管理相关技术。技能目标：1.能够进行数据存储度量单位的换算；2.能够根据数据存储要求和数据特点选用合适存储介质和数据存储方法；3.能分辨关系数据库的各种核心元素；4.能使用百度网盘、云存储技术等存储数据素质目标：1.养成用良好的数据存储与管理的习惯；2.养成对事物分析客观、敏感的职业思维方式；思政目标：通过数据存储知识学习，透过数据存储器发展历程看人类文明，理解人类的努力和坚持，培养学生的社会责任感；通过传统和大数据存储管理技术的学习，以及我国华为等公司数据存储与智能管理的技术了解，培养学生的家国情怀。1.认识数据存储1.1什么叫数据存储1.2数据存储的度量1.3数据存储的介质1.4数据存储的方式2.传统数据存储管理2.1文件系统2.2关系数据库2.3数据仓库2.4并行数据库3.大数据存储管理3.1分布式文件系统3.2Nosql数据库3.3Newsql数据库3.4云存储与云数据库4-6理论实践一体4数据分析与挖掘知识目标：1了解大数据分析技术工具；2.理解数据分析、数据挖掘、大数据分析的基本概念；3.熟悉数据分析作用、数据挖掘分类和相关技术；4.熟悉常见的大数据分析方法和大数据分析模型5.掌握数据分析常用方法和思维模式；6.掌握数据挖掘过程和数据挖掘应用。技能目标：1.能根据数据分析目标选定数据分析方法；2.能够描述数据挖掘过程，分析数据挖掘应用；3.能运用常见的大数据分析方法、工具和模型分析问题。素质目标：1.养成数据挖掘和分析的职业习惯；2.养成对事物分析的客观、敏感的职业思维方式。思政目标：通过数据分析思维模式学习，培养学生的辩证法思维以及利用客观数据进行缘事析理的能力；通过把数据分析技术与社会热点相结合，培养学生的社会责任感和家国情怀；通过各种数据分析和数据挖掘方法的学习，理解人类对学习行为本身研究的努力和坚持，强化对未知世界和科学领域的探索愿望和憧憬，欲穷千里目、更上一层楼。1.初窥数据分析1.1什么是数据分析1.2数据分析作用1.3常用数据分析方法1.4数据分析思维模式2.运用大数据分析2.1什么是大数据分析2.2大数据分析挑战2.3大数据分析方法2.4大数据分析模型2.5大数据分析工具3.探究大数据挖掘3.1什么是数据挖掘3.2数据挖掘对象3.3常用数据挖掘技术3.4数据挖掘过程3.5数据挖掘应用6理论实践一体5大数据可视化知识目标：1.理解数据可视化的基本概念和可视化的作用；2.掌握常见可视化图表类型选择；3.掌握数据可视化流程方法；4.了解数据可视化工具，熟悉BI工具的使用。技能目标：1.能够根据数据分析的目的和要求选用合适的可视化图表；2.能使用Excel中的可视化图表进行常用数据可视化操作；3.能够利用商务智能BI可视化工具进行简单可视化仪表板的制作。素质目标：1.养成对大数据进行可视化分析的职业习惯；2.养成数据可视化的美学素养；3.养成良好的数据分析思维。思政目标：通过大数据可视化作用分析以及疫情防控、智慧医疗、智慧工厂、智慧军工等可视化应用场景案例展示，既让学生理解了大数据可视化是便于对数据进行直观理解和分析，手段服务目的；同时也培养学生的社会责任感和家国情怀。通过对BI可视化工具的介绍和应用，以及数据可视化中的疑难点处理，使学生明白灵活运用数据思维在实际工作中的重要性并具有创新精神。1.认识数据可视化1.1什么是数据可视化1.2数据可视化作用1.3数据可视化流程1.4数据可视化工具2.选择可视化图表2.1构成类可视化图表2.2序列类可视化图表2.3描述类可视化图表2.4比较类可视化图表3.使用BI可视化工具3.1BI可视化工具特征3.2常用BI可视化工具3.3FineBI可视化分析6-8理论实践一体6数据安全与隐私防护知识目标：1.理解数据安全、大数据安全概念；2.掌握传统数据安全的特点，以及大数据安全的新特征；3.熟悉大数据安全问题，以及大数据安全常用的技术；4.了解大数据时代个人信息的属性与应用领域；5.掌握大数据时代个人信息与隐私安全问题、成因及应对之策；6.掌握大数据给国家安全带来的挑战以及应对之策。技能目标：1.能够分析个人信息安全和隐私保护相关案例，提升个人隐私保护能力；2.能够分析大数据国家安全相关案例，并提出一些切实可行的应对之策。素质目标：1.养成良好的数据安全意识；2.养成合法、合规使用数据的习惯。思政目标：通过对大数据时代个人隐私保护、国家信息安全的问题、成因、对策等知识的学习，以及相关案例的分析，养成数据安全防范意识和隐私自我保护能力，将安全、健康、文明的大数据应用内植于心、外践于行。1.认识大数据安全1.1什么叫数据安全1.2传统数据安全特点1.3大数据安全新特征1.4大数据安全问题1.5常用大数据安全技术2.关注个人信息与隐私安全2.1大数据时代个人信息的属性与应用领域2.2大数据时代个人信息与隐私安全问题2.3大数据时代个人信息与隐私安全问题的成因2.4大数据时代如何保护个人信息和隐私安全3.关注大数据带来的国家信息安全问题3.1大数据给国家安全带来的挑战3.2大数据安全保护原则3.3如何应对大数据带来的国家安全挑战6理论实践一体合计36-42五、教材的选用1．教材选取的原则（1）按照国家规定选用与课程标准相配套的高职规划优质教材，禁止不合格的教材进入课堂。学校建立了由专业教师、行业专家和教研人员等参与的教材选用机构，完善教材选用制度，经过规范程序择优选用教材。（2）上述教学内容要占教材篇幅的80％以上。（3）涉及的概念讲解深入浅出，并配有大量实例，以帮助学生对概念的理解。2．推荐教材《大数据基础》电子工业出版社朱兴荣编著3．参考的教学资料《电子商务数据分析与实践（中级）》I博导教学资源平台帆软商业智能自助大数据分析平台/六、教师要求1．具有1+X电子商务数据分析的中级、或者数据分析师等资格证书。2．具备良好的数据运营管理、数据分析能力。3．具备良好的计算机应用能力4．最好有相关现场数据分析实践工作经