大数据专业课程介绍

《大数据应用基础》课程标准大数据基础二、适用专业大数据技术应用三、课程学时与学分36学时，2学分四、课程性质本课程是大数据技术应用专业的一门专业基础课程，是从事大数据工程技术人员等新职业岗位必须学习的课程，旨在为学生提供大数据应用方面的基础知识，包括大数据概述、大数据处理、大数据存储和大数据应用案例等内容，使学生具备大数据应用的基础理论和实践能力。

本课程开设在第2学期，将为后续学习《互联网数据采集》《数据库技术应用》等课程奠定基础。

五、课程目标通过本课程的学习，能够完成对大数据生产流程绘制，熟悉认知大数据采集、分析、存储、可视化等各种工具和平台，能够厘清大数据与网络技术、物联网、云计算、人工智能的发展关系与发展方向，并通过大数据技术在不同行业产业的案例分析，能够进行大数据存储和分析应用，树立大数据思维，拓展科技素养。

达到以下具体目标：( 一) 素养目标1.坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，自觉践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感；(培养规格1)2.充分了解大数据行业法规法则，自觉维护行业良好风气；(培养规格2、S—A—2)3.具备数据思维，具备较强的逻辑思维能力； (培养规格3)4.培养学生对大数据应用的认识和理解，以及对大数据应用的价值和影响的思考。

学生需要通过学习大数据基础课程，增强对大数据应用的兴趣和探索欲望，了解大数据对社会、经济、科技等方面的影响，具备良好的职业素养和创新意识。

(培养规格5)5.具有社会责任感，能够传递正确的社会价值，时刻维护国家的荣誉与形象；(培养规格2、S—A—3)6.树立正确的职业观，注意保护数据安全、保障他人隐私，爱岗敬业、德技并修；(培养规格2、S—A—4)7.有自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习。

(培养规格7、D—A—3)(二)知识目标1.掌握大数据应用的基础知识，包括大数据的概念、特征、处理和存储等方面的知识；(培养规格11)2.了解大数据的技术架构、处理方法和工作流程；(培养规格11)3.掌握大数据存储和管理的基本方法； (培养规格11)4.熟悉大数据相关法律法规，对大数据行业的信息安全形成基础的认知；(培养规格12)5.了解大数据行业基本情况、了解大数据行业应用场景与岗位分工，明确大数据产品形态与技能要求； (培养规格15)6.厘清大数据与网络技术发展、云计算、物联网、人工智能的发展关系与发展方向；(培养规格16)7.了解大数据生产工作流程中应用到的数据采集、存储、可视化、分析等各种工具和平台，掌握基础的工具使用方法和步骤。

《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。

数据科学与大数据技术学科介绍
数据科学与大数据技术学科是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业。

该专业的基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。

数据科学与大数据技术专业是一门跨学科专业，以数学学科、统计学学科、计算机学科为支撑学科，涉及人工智能、机器学习、数据可视化、信号处理以及概率模型等学科领域知识。

该专业旨在培养具有大数据思维、掌握大数据分析应用技术的高层次大数据人才。

它从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提升学生解决实际问题的能力。

数据科学与大数据技术专业一般开设数学基础（微积分、线性代数、数理统计等）和计算机基础（计算机组成与体系结构、程序设计基础、计算机与软件工程概论）等课程。

在此基础上，也会开设数据科学与大数据专业理论和技术学习（数据结构、云计算与大数据平台、数据库新系统等)等专业课程。

目前，全国共有681所普通高校开设数据科学与大数据技术专业。

至于该专业的就业前景，由于数据科学与大数据技术是一个快速发展的领域，因此就业前景非常广阔。

毕业生可以在政府机构、金融机构、科技公司等各
类组织中从事数据科学研究和应用工作，如数据分析师、数据工程师、数据科学家等职位。

以上内容仅供参考，如需更多信息，可访问开设此专业的大学官网或咨询相关人员。

大数据管理与应用专业笔记一、概述大数据管理与应用专业是当前信息管理领域中备受瞩目的专业方向之一。

随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，海量数据的产生和应用已经成为了现代社会不可忽视的问题。

大数据管理与应用专业应运而生，旨在培养具备大数据处理与管理能力的专业人才，以满足社会对于数据管理和应用的需求。

二、专业课程1.大数据原理与技术本课程主要介绍大数据的基本概念、原理和技术，包括大数据的特征、存储与处理技术、大数据分析与挖掘技术等内容。

学生通过学习，可以对大数据的基本概念有所了解，了解大数据的存储和处理技术，掌握大数据分析与挖掘的基本方法。

2. 数据管理系统本课程主要介绍数据管理系统的结构、原理和技术，包括数据库系统、数据仓库、数据挖掘等内容。

学生通过学习，可以了解不同类型数据管理系统的特点以及其在大数据环境中的运行原理和技术。

3. 大数据编程与开发本课程主要介绍大数据编程和开发的相关技术，包括Hadoop生态系统、Spark、Flink 等大数据框架的编程与开发技术。

学生通过学习，可以掌握大数据编程和开发的基本原理和方法，提高对大数据处理和应用的技术能力。

4. 大数据应用案例分析本课程主要介绍大数据在不同领域的应用案例，包括金融、医疗、电商等行业的大数据应用案例分析。

学生通过学习，可以深入了解大数据在实际领域中的应用，并掌握大数据分析和挖掘技术在不同行业中的应用方法。

三、专业能力培养1. 数据管理能力学生通过学习数据管理系统和大数据原理与技术，掌握数据管理系统的搭建、维护和优化能力，具备数据清洗、整合、存储和分析的能力。

2. 数据分析能力学生通过学习大数据应用案例分析和大数据编程与开发，掌握大数据分析工具和技术，具备对大数据进行分析和挖掘的能力，可以从海量数据中提取有效信息。

3. 专业实践能力学生通过实习和课程设计，实际应用所学的知识和技能，具备在实际工作中处理大数据和应用大数据技术的能力，解决大数据管理与应用中的实际问题。