《大数据基础与实务》 课程标准

《大数据基础与实务》课程标准课程代码：课程类型：B类课课程属性：专业课课程性质：必修课学分/学时：2学分/32学时适用专业：财经商贸学院所有专业适用年级：2023级课程负责人：参与编写人员：****学院2023年8月

一、制订依据本标准依据专业集群下各专业人才培养方案中的人才培养目标与培养规格的要求，结合各专业相应职业标准、1+X专业证书、各专业技能竞赛等标准而制订，用于指导《大数据基础与实务》课程的建设和课程教学。二、课程定位（一）课程性质及作用《大数据基础与实务》课程是专业群基础平台课中的必修课，是各专业专业基础平台课程之一。本课程是实现本专业人才培养目标的专业课程，学生能掌握大数据的基本概念、大数据分析方法、大数据应用与安全等知识，为后续课程的学习打下基础。（二）本课程与其它课程的关系序号前期课程名称为本课程支撑的主要知识、能力和素质序号后续课程名称为后续课程支撑的主要知识、能力和素质1商务数据分析掌握商务数据分析的基本知识、方法与流程，掌握常用数据分析工具对电子商务目标消费群、店铺商品、流量结构、转化及店铺综合服务能力进行分析，能够根据数据分析结果引导企业进行数据化营销与运营。三、课程目标知识目标1.了解大数据的产生与发展2.掌握大数据的基本概念及应用技术3.了解大数据应用与产业能力目标1.具备大数据处理的基本能力2.具备大数据分析的基本能力素质目标1.岗位的学习能力和适应能力、具备初步的辩证思维能力2.具备大数据分析视野、顺应市场发展趋势的应变能力四、课程教学单元（项目）及学时安排序号课程教学单元（项目）学时教学形式与课时分配理实一体理论实践习题讨论1走进大数据112大数据与云计算、物联网、人工智能113大数据采集与清洗444数据存储和处理225数据挖掘和分析226大数据可视化18187大数据安全118综合实战案例33合计3232五、课程教学设计（一）整体教学设计本课程作为一门专业必修课，旨在通过教学使学生对大数据技术有基本的认识和了解。课程整体教学设计思路是：坚持理论适度够用，以任务驱动、项目导向为改革方向，紧紧围绕工作任务来构建相关知识点。在教学内容组织上，结合企业实际用人需求和学校实际情况，每一个知识点都以案例形式形成工作任务，由学生围绕工作任务寻求相关理论知识支撑，训练其分析问题、解决问题的能力，培养其职业能力。在教学过程中，可以广泛采用现代教育技术手段，利用校内实训基地等多种途径，充分开发教学资源，真正实现理实一体化教学。（二）单元（项目）教学设计项目一走进大数据了解数据的基本理论知识，理解大数据的发展历程和发展战略，大数据的概念、影响、应用及产业；通过本节的学习为后续章节奠定扎实的基础。主要知识点有：数据大数据时代大数据的发展历程世界各国的大数据发展战略大数据的概念大数据的影响大数据的应用大数据产业教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目二大数据与云计算、物联网、人工智能了解云计算、物联网、人工智能的基本理论知识，讲解云计算、物联网、人工智能的基本概念、定义和范畴；理解大数据与云计算、物联网、人工智能的关系，为后续章节进一步详细描述大数据细节奠定扎实的基础。主要知识点有：云计算物联网大数据与云计算、物联网的关系人工智能；大数据与人工智能的关系教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目三大数据采集与清洗理解大数据采集与预处理技术，掌握大数据的采集方法、大数据清洗方法。主要知识点有：大数据技术概述数据采集数据清洗教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目四数据存储和处理了解传统数据存储与管理技术，掌握大数据时代的数据存储与管理技术。主要知识点有：传统数据存储与管理技术大数据时代数据存储与管理技术教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目五数据挖掘与分析了解数据挖掘和机器学习算法，掌握大数据处理与分析技术。主要知识点有：数据挖掘和机器学习算法大数据处理与分析技术教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目六大数据可视化了解数据可视化的概念与作用，了解数据可视化案例。主要知识点有：数据可视化的概念与作用数据可视化案例教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目七大数据安全了解大数据安全知识。主要知识点有：大数据安全与传统数据安全隐私和个人信息安全问题及对策国家安全问题及对策教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。项目八大数数据综合案例了解大数据在金融、电子商务、财务管理、物流等行业中的综合应用。主要知识点有：大数据在金融、电子商务、财务管理、物流等行业中的综合应用教学方法：讲授法、案例讨论法、网络学习法。（三）教学方案设计序号教学单元（项目）学时教学内容及要求学时分配授课要点教学实施说明1走进大数据1教学内容：数据；大数据时代；大数据的发展历程；世界各国的大数据发展战略；大数据的概念；大数据的影响；大数据的应用；大数据产业教学要求：了解数据的基本理论知识，理解大数据的发展历程和发展战略，大数据的概念、影响、应用及产业；通过本节的学习为后续章节奠定扎实的基础。理实一体1数据；大数据时代；大数据的发展历程；世界各国的大数据发展战略；大数据的概念；大数据的影响；大数据的应用；大数据产业采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，培养学生对大数据的感性认知，培养爱国情怀，为后续学习做好准备。2大数据与云计算、物联网、人工智能1教学内容：云计算；物联网；大数据与云计算、物联网的关系；人工智能；大数据与人工智能的关系教学要求：了解云计算、物联网、人工智能的基本理论知识，讲解云计算、物联网、人工智能的基本概念、定义和范畴；理解大数据与云计算、物联网、人工智能的关系，为后续章节进一步详细描述大数据细节奠定扎实的基础。理实一体1云计算；物联网；大数据与云计算、物联网的关系；人工智能；大数据与人工智能的关系采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，培养学生对大数据与云计算、物联网、人工智能的认知，培养学生的家国情怀。3大数据采集与清洗4教学内容：大数据技术概述；数据采集；数据清洗教学要求：理解大数据采集与预处理技术，掌握大数据的采集方法、大数据清洗方法。理实一体4大数据技术概述；数据采集；数据清洗采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，知识讲解与案例分析相结合，以任务为导向，通过角色扮演、实际操作、案例讨论等教学方法，培养学生对大数据采集与预处理的感性认知及实际操作能力，培养学生对数据采集的法律意识和职业道德。4数据存储和处理2教学内容：传统数据存储与管理技术、大数据时代数据存储与管理技术教学要求：了解传统数据存储与管理技术，掌握大数据时代的数据存储与管理技术。理实一体2传统数据存储与管理技术大数据时代数据存储与管理技术采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，知识讲解与案例分析相结合，以任务为导向，通过角色扮演、实际操作、案例讨论等教学方法，重点培养学生对数据存储和管理的基本操作能力。5数据挖掘与分析2教学内容：数据挖掘和机器学习算法、大数据处理与分析技术教学要求：了解数据挖掘和机器学习算法，掌握大数据处理与分析技术。理实一体2数据挖掘和机器学习算法大数据处理与分析技术采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，知识讲解与案例分析相结合，以任务为导向，通过角色扮演、实际操作、案例讨论等教学方法，重点培养学生对数据处理与分析的基本操作能力，培养刻苦钻研的精神和精益求精的工匠精神。6大数据可视化18教学内容：数据可视化的概念与作用、数据可视化案例教学要求：了解数据可视化的概念与作用，了解数据可视化案例。理实一体18数据可视化的概念与作用数据可视化案例采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，知识讲解与案例分析相结合，以任务为导向，通过角色扮演、实际操作、案例讨论等教学方法，重点培养学生对数据可视化的基本操作能力，培养敏感的数据分析能力。7大数据安全1教学内容：大数据安全与传统数据安全、隐私和个人信息安全问题及对策、国家安全问题及对策。教学要求：了解大数据安全知识。理实一体1大数据安全与传统数据安全、隐私和个人信息安全问题及对策、国家安全问题及对策采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，知识讲解与案例分析相结合，以任务为导向，通过角色扮演、实际操作、案例讨论等教学方法，重点培养学生对大数据安全的基本操作能力和培养良好的数据安全意识。8大数数据综合案例3教学内容：大数据在行业中的应用教学要求：了解大数据在金融、电子商务、财务管理等行业中的综合应用理实一体3大数据在金融、电子商务、财务管理等行业中的综合应用采用理实一体化教学模式，理论讲解与实际操作相结合，知识讲解与案例分析相结合，以任务为导向，通过角色扮演、实际操作、案例讨论等教学方法，重点培养学生对大数据应用的基本操作能力。六、课程教学实施条件（一）师资要求1.课程负责人：熟悉相关技术和高职教育规律、实践经验丰富、教学效果好、在行业有一定影响、具有中级及以上职称的“双师”教师。2.教学团队：基于每届10个教学班的规模，专兼职教师4人左右，其中，专职教师3人，兼职教师1人，职称和年龄结构合理，互补性强。3.教师专业背景与能力要求：主讲教师应为本专业本科以上学历，熟悉大数据基础知识，具备大数据分析能力，具有较强的语言表达能力及职业教学方法的能力，掌握一定的教学方法与教学艺术。（二）教学硬件设施及配备1.校内实践教学基地基地名称硬件设施及配备要求实践项目实践类型学时数是否为生产性实训2.校外实践教学基地基地名称硬件设施及配备要求实践项目实践类型学时数是否为生产性实训（三）教学资源1.精品课程或在线开放课程序号资源名称网址备注1大数据基础与实务/course.html?cid=DSJCD6863212.专业教学资源库序号资源名称资源类型备注1国家职业教育电子商务专业资源库/2国家职业教育移动商务专业资源库/3.教材及教辅资源序号名称主编ISBN出版社备注1大数据基础与实务练金，苏重来978704056198-2高等教育出版社2大数据导论——数据思维、数据能力和数据伦理（通识课版）林子雨9787040535778高等教育出版社4.其他文献资源七、课程考核本课程考核采用形成性考核（平时）和终结性考核（期末）相结合方式进行。为方便记录，形成性考核成绩和终结性考核均采用百分制计分，然后按下述公式折算计入总评成绩：课程总评成绩=形成性考核成绩×50%+终结性考核成绩×50%。形成性考核包括学生平时出勤、课堂实操、作业等，占总成绩的50%。考核项目及分值占比如下：序号主要考核项目分值在形成性考核成绩中的占比（%）1出勤率202课堂实操及效果403听