《大数据应用基础》课程标准（含课程思政）

养规格1)大数据技术应用(信息技术服务专业群)适用学制五年制(5+2贯通培养)大数据基础二、适用专业三、课程学时与学分36学时，2学分四、课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门专业基础课程，是从事大数据工程技术人员等新职业岗位必须学习的课程，旨在为学生提供大数据应用方面的基础知识，包括大数据概述、大数据处理、大数据存储和大数据应用案例等内容，使学生具备大数据应用的基础理论和实践能力。本课程开设在第2学期，将为后续学习《互联网数据采集》《数据库技术应用》等课程奠定基础。五、课程目标通过本课程的学习，能够完成对大数据生产流程绘制，熟悉认知大数据采集、分析、存储、可视化等各种工具和平台，能够厘清大数据与网络技术、物联网、云计算、人工智能的发展关系与发展方向，并通过大数据技术在不同行业产业的案例分析，能够进行大数据存储和分析应用，树立大数据思维，拓展科技素养。达到以下具体目标：1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，自觉践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；(培会、经济、科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。(培养规格5)(二)知识目标(培养规格11)(培养规格16)(三)能力目标视化的图表、图形和动画等形式，提高数据的可读性和可理解性数据的安全性和保密性；(培养规格15)规格14)技术解决实际问题。(培养规格16)块)一：大数据基础图谱，涵盖大数据的概念、特征、应用领域、处理模式和技术架基础知识；学习单元(模块二):大数据处理，包含大数据处理的技术和工具应用；学习单元(模块三):大数据存储，包含大数据存储的技术和方法，存储介质和存储格式等相关内容；学习单元(模块四):大数据分析，涵盖大数据采集、分析的方法和工具以及数据可视化和分析案例分析等方面的内容；学习单元(模块五):大数据应用，介绍大数据体实践操作等方面的内容。学习单元(模块六):数据安全：主要介绍数据安全的相关知(模块)能力点据基础图的思维导图；发展轨迹图2.大数据应用4案例海报.以及大数据和云计算、物联网等技术的关系；4.能够绘制大数据技术应用整体流程图；5.自觉践行社会主义核心价展历程和应用场2.掌握大数据与云计算、物联网三者之间的关系；3.了解大数据应用中的常用数据案例海报；3.大数据常用分析方法和工2大数据处理1.能够安装并简单应用大数据采集、处理的工具；2.能够说明数据预处理的原理，数据清洗、集成、变换的原理和目的；3.能够阐述数据处理实际案生产实际问题；4.树立正确的职业观，注意保护数据安全、保障他人隐1.理解数据采集和预处理的工作方法和步骤；的工具，并能进行工具的使用；3.掌握数据处理的逻辑和原理的基本原则，明确数据真实性保护1.数据预处理工具安装；3.数据预处理63大数据存储1.能够阐述目前的数据存储技术的区别与联系思维导2.能够说出数据存储的读写过程，并将读写过程绘制出3.能够说明不同情境下的数1.掌握分布式文件系统的结构和相关概念；2.掌握数据格式、以及数据存储中的块、名称节点等3.了解数据存储的读写过程，能制1.数据存储工具思维导图；2.数据存储任3.数据存储案6储策略；4.树立自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习。定数据存储的策据库、NoSQL数据库、云数据库的存储区别与联系4大数据分析1.能够阐述目前的数据分析技术，并画出不同数据分析技术的区别与联系思维导2.能够说出数据分析和可视化工作的目的与意义；使用方法和步骤；2.能够使用数据可视化工具和技术进行数据呈现和分析；3.明确数据分析的基本思路；数据分析和可视化的目的与原理1.数据分析技术和工具思维2.数据分析任务书和工作3.数据可视化65大数据应用1.能够绘制大数据技术在互联网领域的应用海报；2.能够绘制大数据技术在智慧物流领域的应用海报；3.能够绘制大数据技术在智慧城市管理中的应用海报；融和电商等领域的应用海5.能够阐述大数据技术在生产生活实际中的应用；1.掌握大数据推荐理论；2.掌握大数据预测理论；3.掌握大数据分析可视化理论；4.了解大数据在场景、关键技术、业务结构和体系架构。1.大数据技术的应用海报2.大数据技术在智慧物流领3.大数据技术在智慧城市管理中的应用海8科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。在金融和电商等领域的应用5.大数据技术在生产生活实际中的应用案6大数据安全1.能够阐述大数据在安全领域的应用案例，并绘制思维导图2.能够说明大数据安全的重要性：3.能够阐述大数据安全保护策略，并说出不同情境下的数据安全保护方案；法规，自觉维护行业良好风气。1.掌握数据标准化的原理和重要2.掌握数据质量3.掌握数据备份、数据恢复和数据加密的基本操作流程和应用情境；4.了解大数据安规。1.大数据在安全领域应用思维导图：2.大数据安全策略和技术应用海报3.数据安全保护任务书和工6(一)师资队伍2.兼职教师职业能力：企业优秀诽师或行业企业专家，具备有3到5年的大数据相关行业从业经与组织能力，具备优秀的大数据项目实施开(二)实验实训条件(1)实训场地：大数据实训室；(2)实训设备：服务器5台，存储设备2台，防火墙1台，台式计算机40台，满足目前大数据技术应用专业有1个联想智能制造校外实训室，能够同时满足30名学生(1)联想组织机构健全，领导和工作(或技术)人员素质高，管理规范，在新一代(2)基于联想“端一边—云—网一智”技术框架下，其研究方向与经营的业务与本(3)符合学生专业实习实训条件，并且能够满足学生顶岗实训一个月以上。(4)有相应的技术人员担任实训指导教师。(三)教学资源出版时间1大数据素质读本人民邮电出版社2019年5月否2大数据技术原理与应用人民邮电出版社2021年1月否3大数据电子工业出版社2019年3月否2.图书文献配备出版时间1大数据基础及应用2018年2月(四)教学方法(五)教学评价通过课堂评价(占比20%)、项目评价(占比50%)、课程评价(30%)三种形式收录反映学1.课堂评价(20%):通过自评、学生评价、老师评价三个主体侧重核心素质的评价。课堂评价根据表格中的各项及标准，注重评价学生在课堂上教师的评价40%:学生出勤(10%)、展示、学习时的表现(10%)、口试(问答、专业对话等)(10%)、实操(10%)。同学的评价(互评)15%:组内其他同学的评价(10%),其他小组的同学对他的评价自评10%:自己对自己的评价。2.项目评价(50%):阶段测评表4素质评分表团队姓名评价项目,习能力能力能力素质3.课程评价(100%):期末考试