《大数据导论》教学大纲.docx
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一、教学目的与任务（-）教学目的
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。
（二）教学环节和学时分配
大数据导论是一门理论性和实践性都很强的课程，针对计算机、信息管理和其他各专业学生的发展需求，系统、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、大数据的可视化、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。
本课程的教学环节主要有：
结合课堂教学方法改革的要求，全书全新设计了课程教学过程，各章的教学过程基本上是：
（1）课前，要求学生认真预习这一章的“导读案例”部分，并认真做好阅读笔记。
（2）主体：
以教学PPT辅助，开展本章内容授课教学。
（3）布置本章的“实验与思考气
（4）要求学生课后认真“延伸阅读"，拓展学习内容，深入知识内涵。
总学时：
34其中理论学时：
34实践学时：
24（课外）
二、教学内容与基本要求
（-）引言、大数据与大数据时代（4课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】准确预测地震
（1）课程介绍
（2）什么是大数据；
（3）大数据变革思维；
（4）大数据的结构类型；
（5）大数据的发展。
【实验与思考】了解大数据及其在线支持
【延伸阅读】得数据者得天下
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（二）大数据的可视化（4课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
（1）数据与可视化；
（2）数据与图形；
（3）公共数据集；
（4）实时可视化；
（5）挑战图像的多边性；
（6）数据可视化的运用。
【导读案例】南丁格尔“极区图”
【实验与思考】绘制南丁格尔极区图
【延伸阅读】以往人们如何谈论互联网思维
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（三）大数据的商业规则（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】大数据企业的缩影——谷歌
（1）大数据的跨界年度；
（2）谷歌的大数据行动；
（3）亚马逊的大数据行动；
（4）将信息变成一种竞争优势；
（5）大数据营销。
【实验与思考】大数据营销的优势与核心内涵
【延伸阅读】谷歌联合创始人拉里佩奇
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（四）大数据时代的思维变革（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】亚马逊推荐系统
（1）大数据时代的挑战；
（2）转变之一：
样本=总体；
（3）转变之二：
接受数据的混杂性；
（4）转变之三：
数据的相关关系。
【实验与思考】深入理解大数据时代的三个思维变革
【延伸阅读】美国百亿美元望远镜主镜安装完毕
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（五）大数据促进医疗与健康（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】大数据变革公共卫生
（1）大数据与循证医学；
（2）大数据带来的医疗新突破；
（3）医疗信息数字化；
（4）搜索：
超级大数据的最佳伙伴；
（5）数据决策的成功崛起。
【实验与思考】熟悉大数据在医疗健康领域的应用
【延伸阅读】谷歌预测流感
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（六）大数据激发创造力（4课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】Facebook的设计决策
（1）大数据帮助改善设计；
（2）大数据操作回路；
（3）大数据资产的崛起。
【实验与思考】大数据如何激发创造力
【延伸阅读】数据驱动尹大数据
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（七）大数据预测分析（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】葡萄酒的品质
（1）什么是预测分析；
（2）数据情感和情感数据；
（3）数据具有内在预测性；
（4）情感的因果关系。
【实验与思考】大数据准备度自我评分表
【延伸阅读】用大数据打造诚信中国圈
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（八）大数据促进学习（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】适应性学习体系
（1）打造网络教育体系；
（2）机器学习及其研究；
（3）机器学习的分类。
【实验与思考】了解机器学习
【延伸阅读】只会城市，更好的生活
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（九）大数据在云端（4课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】亚马逊，数据在云端
（1）云端大数据；
（2）计算虚拟化；
（3）大数据存储；
（4）网络虚拟化；
（5）数据即服务；
（6）云的挑战。
【实验与思考】了解大数据的基础设施
【延伸阅读】PAAS市场迎来小风口，最终还是巨头之争
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读"内容及其意义。
（十）支撑大数据的技术（4课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】CLOUDERA领衔大数据基础设施
（1）开源技术的商业支持；
（2）大数据的技术架构；
（3）什么是Hadoop?
（4）大数据的数据处理基础；
（5）相关的大数据技术。
【实验与思考】熟悉大数据技术
【延伸阅读】扎克伯格最本质的模样
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（十一）数据科学与数据科学家（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】智能大数据分析成热点
（1）什么是数据科学；
（2）数据分析生命周期模型；
（3）数据科学家；
（4）数据科学的重要技能。
【实验与思考】了解数据科学，熟悉数据科学家
【延伸阅读】基于技能的改善数据科学实践的方法
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
在理解本章基本内容的基础上完成课后习作。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
（十二）大数据的未来（2课内理论学时+2课外实践学时）
1.教学内容
【导读案例】拥有原创数据的优势
（1）消费者的隐私权；
（2）连接开放数据；
（3）数据市场的兴起；
（4）将原创数据变为增值数据；
（5）大数据未来展望。
【实验与思考】课程实验总结
【延伸阅读】最值得关注的大数据领域33大预测
2.基本要求
（1）了解本课程的教学设计；
（2）熟悉本课程的基本内容与学习要求；
（3）主动完成本章的导读案例、实验与思考和阅读与思考的全部内容。
3.重点与难点
（1）重点：
圆满完成课程实验总结。
（2）难点：
阅读理解“延伸阅读”内容及其意义。
三、学时分配表
序号
名称
教学时数
课后作业形式
及要求
理论学时
实践学时
（一）
大数据与大数据时代
4
2（课外）
课外预习、作业
（二）
大数据的可视化
4
2
（三）
大数据的商业规则
2
2
（四）
大数据时代的思维变革
4
2
（五）
大数据促进医疗与健康
2
2
（六）
大数据激发创造力
2
2
（七）
大数据预测分析
2
2
（八）
大数据促进学习
2
2
（九）
大数据在云端
4
2
（十）
支撑大数据的技术
4
2
（十一）
数据科学与数据科学家
2
2
（十二）
大数据的未来
2
2
合计
34
四、实验环节安排汇总表
序号
实验项目名称
实验时数
实验类型
实验要求
（一）
了解大数据及其在线支持
2
（二）
绘制南丁格尔极区图
2
（三）
大数据营销的优势与核心内涵
2
（四）
深入理解大数据时代的三个思维变革
2
（五）
熟悉大数据在医疗健康领域的应用
2
（六）
大数据如何激发创造力
2
（七）
大数据准备度自我评分表
2
（八）
了解机器学习
2
（九）
了解大数据的基础设施
2
（+）
熟悉大数据技术
2
（十一）
了解数据科学，熟悉数据科学家
2
（十二）
课程实验总结
2
实验目的、内容和要求：
见《实验项目卡》
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