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文档简介

学院课程教学进度计划表（2024～2025学年第二学期） 课程名称大数据导论 授课学时32 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间教务处编印年月打造基于产教融合的就业育人综合服务平台打造基于产教融合的就业育人综合服务平台泰迪智能科技官网：/联系方式：4006840020泰迪智能科技官网：/联系方式：4006840020课程教学目的通过本课程的学习，使学生了解大数据技术的发展和起源，了解大数据技术的重要性，掌握大数据的获取，处理，分析和展示等技术，并能够运用教材中的算法对实际应用中的数据进行处理，分析出具有行业价值的结果，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。教学方法及手段本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，充分地利用现有的硬件资源，发挥学生主观能动性，指导学生使用Flume和Sqoop进行数据采集，使用Hive和Hbase对数据进行存储，掌握Hadoop和Spark等工具，对数据进行分析，并使用ECharts、FineBI等工具对数据分析结果进行展示。同时结合四个领域的实际案例，引导学生将所学知识与企业需求相结合，将知识活学活用。要求学生自己动手分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，以达到本课程的教学目的。课程考核方法突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、大数据采集算法描述、采集算法框架配置、大数据存储系统、分布式存储框架、大数据分析框架、数据可视化工具等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

《大数据导论》教学日历周次学时授课内容作业要求备注14第1章大数据概述第2章大数据采集（1）第1章课后习题24第2章大数据采集（2）第3章大数据存储与管理（1）第2章课后习题34第3章大数据存储与管理（2）第3章课后习题44第4章大数据分析（1）第4章课后习题-单选题、多选题54第4章大数据分析（2）第5章大数据可视化（1）第4章课后习题-简答题64第5章大数据可视化（2）第5章课后习题74第6章数据安全、隐私保护与开放共第6章课后习题8

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