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文档简介

《数据科学与大数据技术导论》教学大纲课程名称:数据科学与大数据技术导论课程编号:F062091011英文名称:IntroductionofDataScienceandBigDataTechnology学时:16学时 学分:1学分开课学期:第1学期适用专业:数据科学与大数据技术专业课程类别:理论课课程性质:学科专业基础课先修课程:无一、课程的性质及任务《数据科学与大数据技术导论》课程是数据科学与大数据技术专业一门重要的学科专业基础课,全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能,详细介绍了大数据与大数据时代、、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数据在云端、支撑大数据的技术、数据科学与数据科学家、大数据的未来等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。本课程意在普及大数据知识,帮助学生理解大数据时代的现实意义,了解大数据的分析、处理和管理技术,以积极投身于大数据的应用依据河北工程大学数据科学与大数据技术专业培养计划,本课程需要培养学生的能力是:能够分析和评价大数据工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响,以及这些制约因素对项目实施的影响(毕业要求指标6.2)能够认识坚持探索和不断学习的必要性,具有理论联系实际、自主学习、终身学习的意识和能力;(毕业要求指标12.1)二、课程目标与要求2.1课程目标掌握大数据的基本概念,了解大数据的热点问题与发展;掌握大数据时代的思维方式;了解大数据的应用行业;掌握安全大数据存在的问题;了解数据共享面临的挑战;能够对大数据复杂工程问题进行基本的表达和分析,得出有效结论;在分析过程中能够体现创新意识,能够综合考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

数据科学与大数据技术导论课程教学大纲.2课程目标与毕业要求对应关系课程目标毕业要求二级指标毕业要求123456●●●●能够分析和评价大数据工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响,以及这些制约因素对项目实施的影响(毕业要求指标6.2)6.能够基于数据科学与大数据技术相关背景知识进行合理分析,评价大数据工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。●●能够认识坚持探索和不断学习的必要性,具有理论联系实际、自主学习、终身学习的意识和能力;(毕业要求指标12.1)12.在数据科学与大数据技术相关理论和技术不断更新的背景下具有自主学习和终身学习的意识,具有不断学习和适应发展的能力。2.3课程目标与培养环节对应矩阵序号课程目标理论教学课后作业1掌握大数据的基本概念,了解大数据的热点问题与发展;H2掌握大数据时代的思维方式;HL3了解大数据的应用行业;HL4掌握安全大数据存在的问题;HL5了解数据共享面临的挑战HL6能够对大数据复杂工程问题进行基本的表达和分析,得出有效结论;在分析过程中能够体现创新意识,能够综合考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素H注:H表示该能力的在此环节重点培养;M表示该能力在此环节有应用要求;L表示该能力在此环节有所涉及。工程伦理教学大纲PAGE2PAGE12.4目标达成度的评价课程目标1主要通过理论教学环节进行培养。主要通过课堂测试和期末考试中概念性、原理性题目进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标2-4主要通过理论教学环节进行培养,课后作业有所涉及。主要通过课堂测试,课后作业和期末考试中大数据题目进行考核,在实验中体现为能熟悉掌握数据应用、数据安全和数据思维。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标5主要通过理论教学环节进行培养,课后作业有所涉及。主要通过课堂测试对数据共享题目进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。课程目标6主要通过理论教学环节进行培养。主要针对大数据复杂工程问题进行基本的表达和分析;目标达成综合以上内容进行评价。三、教学方法及手段理论教学以课堂讲授为主,上机实验为辅并结合课堂讨论、案例分析、师生互动等教学方法展开教学;理论教学强调将大数据与实际项目案例的实际情况紧密联系,面向知识的实际应用;本课程教材力求内容新颖,采用多样化的方式进行教学,让学生在理论与实践相结合的基础上,对课程所要求的实际操作能力有进一步的提高。充分利用多媒体等现代化教学手段,整体优化教学过程和教学内容,调动学生学习积极性;布置实际操作任务给学生上机操作并及时指导。课程强调学生的自主学习,强调通过自学的方式消化、吸收课程的庞大知识量,并在此基础上举一反三、灵活应用。四、课程的基本内容与教学要求第一章大数据概述[教学目的与要求]:掌握大数据的基本概念,了解大数据的相关技术与应用情况,了解大数据的热点问题与发展趋势。[本章主要内容]:1.1、大数据时代1.2、大数据的概念1.3、大数据特征1.4、发展大数据的意义[本章重点]:大数据的基本概念、特征、以及发展大数据的意义[本章难点]:大数据的特征第二章大数据时代的思维变革[教学目的与要求]:掌握大数据的本质和概念,了解大数据时代思维方式的三大转变[本章主要内容]:2.1大数据及其本质2.2、大数据与认识论2.3、大数据时代的三大转变2.4、将数据变成一种竞争优势[本章重点]:大数据的本质、大数据与认识论的关系、三大思维转变[本章难点]:大数据时代思维方式的三大变革第三章大数据的应用[教学目的与要求]:了解大数据的应用行业:包括医疗大数据、运动大数据、互联网大数据、物流大数据等实际应用案例[本章主要内容]:3.1医疗大数据的应用3.2运动大数据的应用3.3物流大数据的应用3.4互联网大数据的应用[本章重点]:1.医疗大数据、2.运动大数据、3.互联网大数据、[本章难点]:物流大数据第四章安全大数据[教学目的与要求]:了解安全大数据的概念、应用的现状,依托大数据的网络信息安全解决方案,基于大数据的自然灾害预警平台[本章主要内容]:4.1安全大数据概述4.2、依托大数据的网络信息安全4.3、基于大数据的自然灾害预警[本章重点]:1.安全大数据的解决方案、2.基于大数据的自然灾害预警平台[本章难点]:依托大数据的网络信息安全解决方案第五章数据共享[教学目的与要求]:了解数据孤岛问题及其产生的原因,实现数据共享所面临的挑战,了解一些数据共享案例[本章主要内容]:5.1.数据孤岛问题及其产生的原因,5.2.消除数据孤岛的重要意义5.3.实现数据共享所面临的挑战5.4.推进数据共享开放的举措5.5数据共享案例[本章重点]:1.数据孤岛问题及其产生的原因2.实现数据共享所面临的挑战3.数据共享开放的举措[本章难点]:数据共享案例五、课内实验无六、课程学时分配教学课次教学内容教学环节与计划时数教学环节计划时数1大数据概述理论课22大数据时代的思维变革理论课23大数据的应用理论课64安全大数据理论课45数据共享实验课2七、课程考核与成绩评定7.1考核方式考核环节包括课程学习过程考核和期末考试,其中课程过程考核占总成绩的30%,分别由课堂表现、课后作业情况进行评定;期末考试成绩占总成绩的70%。各环节的比重如下。考核环节比重合计过程考核(平时成绩)课堂表现15%30%作业15%期末成绩期末测试70%70%总计100%100%7.2考核内容及要求本课程为考试课。考核内容及分值分配如下。考核方式考核内容分值课程目标总分值期末考试70%大数据概述10~15目标1,6100分大数据思维10~15目标2,6大数据应用20~30目标3,6安全大数据15~20目标4,6数据共享10~15目标5,6过程考核40%课堂表现课堂测试、出勤情况10目标1、2、3、4、5、15分课后作业作业完成情况10目标615分7.3成绩评定1.课堂表现课堂表现总分15分,由课堂测试与课堂出勤情况评定。其中,课堂测试满分10分,以客观题(填空、选择、判断)为主,每学期随堂测试15~20次,每次测试1~2道题目,每答错一道题目扣0.5分(直到扣满10分为止);课堂出勤满分5分,缺勤一次扣1分,迟到或请假扣0.5分。2.课后作业课后作业总分15分,由作业完成情况评定。每学期布置作业5次,每次作业占3分,评分标准如下;评分标准分值标准描述课后作业3能够按时认真完成作业、作业态度认真、书写清楚、分析计算正确。2能够按时完成作业、作业态度较好、书写较清楚、分析计算基本正确1能够按时完成作业、作业态度一般、书写不清楚、分析计算错误较多0不交作业或作业态度不认真、抄袭他人作业4.期末考试采用课程结题报告形式进行,期末成绩为百分制,计入总成绩时乘以70%,由教务处和学院安排评阅,考试内容须覆盖支撑全部毕业要求指标的授课内容,考试完成后在综合教务系统中按照设定的占比系数录入成绩。八、课程评价与持续改进8.1课程评价课程评价周期定为每1年评价一次。设置达成情况目标值,采用成绩分析法进行评价。课程达成评价根据数据科学与大数据技术专业课程达成评价方法进行计算,评价结果用于持续改进。大数据系负责人组织教师实施课程评价,制定持续改进措施,监督持续改进过程。课程负责人负责撰写课程考核总结报告,实施课程评价持续改进。8.2持续改进1)日常教学:根据学生学习情况,教师采取座谈会、与学生单独交流,及时调整教学方法、进度,做出教学改进。2)课堂质疑或短时间交流讨论:对课堂质疑或讨论

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