Java大数据课程都有什么

大数据技术开发课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握大数据技术的基本概念，了解其在现代信息技术领域的应用；2. 学习并掌握大数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、处理和分析；3. 了解常见的大数据技术框架，如Hadoop、Spark等，并理解其工作原理。

技能目标：1. 培养学生运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力；2. 培养学生运用大数据技术框架进行分布式计算和存储的能力；3. 培养学生解决实际问题时，运用大数据技术进行数据挖掘和分析的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备数据敏感度，认识到数据的价值，树立正确的数据伦理观；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在团队项目中发挥个人优势，共同完成任务。

课程性质分析：本课程为选修课程，适用于对大数据技术有一定兴趣和基础的学生。

课程内容紧密结合实际应用，注重理论与实践相结合。

学生特点分析：学生具备一定的编程基础，对新兴技术充满好奇心，具有较强的学习能力和动手实践能力。

教学要求：1. 教学内容与实际应用紧密结合，注重案例教学；2. 强化实践环节，增加实验课时，培养学生动手能力；3. 注重培养学生的团队协作能力和创新精神。

二、教学内容1. 大数据基本概念：介绍大数据的定义、特征和价值，分析大数据在各行业的应用案例。

教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和技术，介绍分布式文件存储系统HDFS。

教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术：学习大数据处理框架Hadoop和Spark，掌握MapReduce编程模型。

教材章节：第三章 数据处理技术4. 数据分析与挖掘：介绍数据分析的基本方法，学习使用大数据分析工具，如Hive、Pig等。

教材章节：第四章 数据分析与挖掘5. 大数据应用与案例分析：分析典型的大数据应用场景，如推荐系统、用户画像等。

jav课程设计内容一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握Java编程语言的基本语法和编程思想，学会使用Java编写简单的控制台应用程序。

具体分为以下三个部分：1.知识目标：（1）了解Java语言的基本语法和数据类型。

（2）掌握Java程序的结构和编写方法。

（3）理解面向对象编程的基本概念，如类、对象、封装、继承和多态。

2.技能目标：（1）能够使用Java编写简单的控制台应用程序。

（2）学会使用Java编写面向对象的程序，具备初步的编程能力。

3.情感态度价值观目标：培养学生对编程语言的兴趣，激发学生主动学习和探索编程的欲望，培养学生的团队协作精神和自主学习能力。

二、教学内容本节课的教学内容主要包括以下几个部分：1.Java语言的基本语法和数据类型。

2.Java程序的结构和编写方法。

3.面向对象编程的基本概念，如类、对象、封装、继承和多态。

4.编写简单的控制台应用程序，巩固所学知识。

三、教学方法为了更好地实现教学目标，本节课采用以下几种教学方法：1.讲授法：讲解Java语言的基本语法、数据类型和程序结构。

2.案例分析法：通过分析实例，使学生掌握面向对象编程的基本概念。

3.实验法：让学生动手编写控制台应用程序，巩固所学知识。

4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的团队协作精神。

四、教学资源为了保证教学效果，本节课准备以下教学资源：1.教材：《Java编程入门》2.参考书：《Java核心技术》3.多媒体资料：PPT课件、教学视频4.实验设备：计算机、网络环境5.在线编程平台：例如LeetCode、牛客网，供学生课后练习和提高编程能力。

五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本节课采用以下几种评估方式：1.平时表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，了解学生的学习态度和基本素养。

2.作业：布置适量作业，要求学生在规定时间内完成，通过作业质量评估学生的掌握程度。

3.考试：安排一次课堂小测，测试学生对Java基本语法和编程思想的掌握情况。

《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。

本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。

本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。

（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。

通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。

这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。

本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。

通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。

三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。

使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。

4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。

（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。

《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。

大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。

大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。

让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

《Java程序设计》课程教学大纲课程编号：08120031课程名称：Java程序设计/JAVA Programming总学时/学分：48/3（其中理论32学时，实验16学时）适用专业：计算机科学与技术一、课程目标通过本课程学习，学生应达到如下目标：目标1. 识别Java语言特点、基本语法、语言机制。

目标2. 将面向对象方法知识运用在程序设计案例中，能使用JAVA常用类、枚举、lambda 表达式、容器、泛型进行实例编程验证。

目标3. 利用JavaSE中的异常处理、输入输出等技术来表达处理程序应用问题。

目标4. 将图形用户界面和数据库编程技术运用中综合应用程序设计中。

目标5. 搭建Java开发环境，能设计实现各种Java技术的应用程序，且能测试运行。

二、课程目标对毕业要求的支撑三、教学过程安排四、实验或上机内容五、课程目标达成方法六、考核标准本门课程考核包括6个部分，分别为考试、作业、实验、讨论和测验。

具体要求及评分方法如下：1、期末考试试卷知识点要求2、作业3、实验4、讨论设置讨论课一次，要求学生按照讨论题目分组查阅资料，归纳总结，撰写报告。

5、测验随堂测验，老师给出题目，学生回答。

具体有任课老师给出评分标准。

七、教材及主要参考资料[1] 黑马程序员. Java基础入门(第2版)[M]. 清华大学出版社, 2018.[2] 郑人杰、马素霞、殷人昆. 软件工程概论（第2版）[M]. 机械工业出版社,2016.[3] Gay S.Horstmann. Java核心技术（第10版）[M]. 机械工业出版社,2016.[4] Y.Daniel Liang（美）. Java语言程序设计（第10版）[M]. 机械工业出版社.2015.[5] 李刚. 疯狂Java讲义（第4版）[M]. 电子工业出版社，2018.[6] 封亚飞. 揭秘Java虚拟机[M]. 电子工业出版社,2017.[7] Bruce Eckel（美）. Java编程思想（第4版）[M]. 机械工业出版社,2007.。

大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。

因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。

1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。

x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。

Hadoop 2。

x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。

1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。

x概述及生态系统3)Hadoop 2。

x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

大数据开发技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据基本概念，掌握大数据技术体系结构；2. 学会使用至少一种大数据处理框架（如Hadoop、Spark）进行数据处理；3. 掌握数据挖掘和数据分析的基本方法，并能够运用到实际项目中；4. 了解大数据在各行业的应用场景及其解决方案。

技能目标：1. 具备编写大数据处理程序的能力，能够运用所学的编程语言（如Java、Python）实现数据清洗、存储、分析和可视化；2. 能够运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据分析和问题解决能力；3. 熟练使用常见的大数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark、Hive等；4. 具备团队协作和沟通能力，能够在项目中发挥积极作用。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣，激发学生主动学习的热情；2. 培养学生的数据敏感度，使其认识到数据的价值，树立数据驱动的思维；3. 培养学生的创新意识和实践能力，鼓励学生将所学知识运用到实际项目中；4. 培养学生的团队协作精神，使其在团队中发挥积极作用，共同解决问题。

课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在帮助学生掌握大数据开发技术的基本知识和技能，培养学生解决实际问题的能力。

学生特点：学生具备一定的编程基础和数学基础，对大数据技术有一定了解，但实践经验不足。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强化实践操作，培养学生实际动手能力。

在教学过程中，注重启发式教学，引导学生主动探索，提高学生的创新意识和解决问题的能力。

同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其在学习过程中形成正确的价值观和积极的态度。

通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来的学习和工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 大数据概念与背景- 大数据的定义、特征与发展历程- 大数据在各领域的应用案例2. 大数据技术体系- 分布式计算框架：Hadoop、Spark- 分布式存储：HDFS、HBase- 数据仓库：Hive、Pig- 流式处理：Kafka、Flume3. 数据处理与挖掘- 数据清洗、预处理与存储- 数据挖掘基本算法：分类、聚类、关联规则挖掘- 数据分析方法与案例4. 大数据编程实践- 编程语言：Java、Python- 大数据框架应用：Hadoop、Spark编程实践- 数据分析与可视化工具：Tableau、ECharts5. 大数据项目实战- 项目分析与设计- 团队协作与分工- 项目实施与总结教学大纲安排：第一周：大数据概念与背景第二周：大数据技术体系介绍第三周：分布式计算框架Hadoop与Spark第四周：分布式存储HDFS与HBase第五周：数据仓库Hive与Pig第六周：流式处理Kafka与Flume第七周：数据处理与挖掘基本方法第八周：大数据编程实践第九周：数据分析与可视化第十周：大数据项目实战教学内容根据课程目标制定，注重科学性与系统性。