大数据导论教案.docx
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大数据导论教案.docx
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大数据导论教案
《大数据导论》
教案
2020~2021学年第1学期
学院(部):
教研室(系):
授课班级:
课程学分:
2
课程学时:
34
课程周学时:
2
使用教材:
大数据导论
教案设计人:
中南财经政法大学
课程代码
课程名称
大数据导论
英文名称
IntroductiontoBig-data
学分数
2
周学时
34
授课语言
中文
课程性质
专业基础课
教学目的
本课程的重点是要求学生了解数据科学与大数据技术的学科体系,主要课程结构,大致了解主要课程的内容,掌握相关课程中的一些基本概念,为其下步的学习做好准备。
基本内容简介
主要包括:
数据科学与大数据技术本科专业知识体系,数据科学与大数据技术概况,大数据硬件环境,数据通信与计算机网络,程序、软件与系统,数据采集与存储,数据统计与分析,图形学、图像处理与可视化,人工智能,数据安全,大数据平台、框架及工具。
基本要求:
了解数据科学与大数据技术本科专业知识体系,数据科学与大数据技术概况,大数据硬件环境,数据通信与计算机网络,程序、软件与系统,数据采集与存储,数据统计与分析,图形学、图像处理与可视化,人工智能,数据安全,大数据平台、框架及工具。
通过学习,掌握以上相关课程中的一些基本概念,理解其相关技术和方法的基本原理。
授课方式:
主要以老师课堂授课为主,辅助少量的学生提问和讨论。
考核和评价方式(提供学生课程最终成绩的分数组成,体现形成性的评价过程):
闭卷考试,100%。
题型包括:
一、对错判断题(共5题,每题2分,本题10分)
二、选择题(共10题,每题1分,本题10分)
三、名词解释(共5题,每题4分,本题20分)
四、简答题(共5小题,每题6分,本题30分)
五、论述题(共2题,每题15分,共30分)
教材(包括作者、书名、出版社和出版时间;如使用自编讲义,也请列明):
张凯,大数据导论,清华大学出版社,2020-1
教学参考资料(包括作者、书名、出版社和出版时间):
[1]朝乐门.数据科学[M].北京:
清华大学出版社,2016.
[2]朝乐门.数据科学理论与实践[M].北京:
清华大学出版社,2017.
注:
表格栏目大小可根据内容加以调整。
周次1第1次课学时2
章节名称
第1章专业学习要求
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课□习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解数据科学与大数据技术本科专业基本情况,专业定位,课程体系,知识点要求,学习方法,本专业的基本能力要求、创新能力要求和工程素质要求。
教学重点
专业定位,课程体系。
教学难点
本专业的基本能力要求、创新能力要求和工程素质要求。
教学内容
1.1专业概述与定位:
1.1.1专业概述,1.1.2专业定位;
1.2课程体系:
1.2.1课程体系概述,1.2.2知识点要求,1.2.3学习方法;
1.3能力要求:
1.3.1基本能力要求,1.3.2创新能力要求,1.3.3工程素质要求。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍数据科学与大数据技术本科专业基本情况;
☆介绍专业定位,课程体系,知识点要求,学习方法;
☆介绍专业的基本能力要求、创新能力要求和工程素质要求。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及有关大数据的发展背景或前景可以学生讨论回答
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第1章思考题
实验内容
无
周次2第2次课学时2
章节名称
第2章学科概述
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课□习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解大数据现状和大数据技术,数据科学的现状和发展,全球大数据发展战略包括世界各国大数据发展战略和大数据产业与应用。
教学重点
数据科学的现状和发展。
教学难点
全球大数据发展战略包括世界各国大数据发展战略和大数据产业与应用。
教学内容
2.1大数据及其技术:
2.1.1大数据概述,2.1.2大数据技术
2.2数据科学:
2.2.1数据科学概述,2.2.2数据科学发展
2.3全球大数据发展战略:
2.3.1世界各国大数据发展战略2.3.2大数据产业与应用
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍大数据技术;
☆介绍数据科学及其发展;
☆介绍全球大数据发展战略。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第2章思考题
实验内容
周次3-4第3-4次课学时3
章节名称
第3章大数据硬件环境
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解计算机系统的组成,包括图灵机模型与冯·诺依曼机模型,掌握计算机系统事物基本组成结构和组成原理;了解硬件计算设备包括超级计算机、小型机与工作站、桌上型计算机与笔记本计算机、平板计算机与掌上计算机、计算机化手机;了解检测系统的概念,传感器,自动化仪表和RFID无线射频识别。
教学重点
计算机系统事物基本组成结构和组成原理;
硬件计算设备。
教学难点
图灵机模型与冯·诺依曼机模型。
检测系统的概念,传感器,自动化仪表和RFID无线射频识别。
教学内容
3.1计算机系统的组成:
3.1.1图灵机模型与冯·诺依曼机模型,3.1.2计算机系统组成结构,3.1.3计算机组成原理;
3.2硬件计算设备:
3.2.1超级计算机,3.2.2小型机与工作站,3.2.3桌上型计算机与笔记本计算机,3.2.4平板计算机与掌上计算机,3.2.5计算机化手机;
3.3检测系统:
3.3.1检测系统概论,3.3.2传感器,3.3.3自动化仪表,3.3.4RFID无线射频识别。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍计算机系统的组成;
☆介绍硬件计算设备;
☆介绍检测系统。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及计算机系统的组成,硬件计算设备和检测系统时,通过示例演示;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第3章思考题
实验内容
周次4-5第4-5次课学时3
章节名称
第4章数据通信与计算机网络
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解通信系统、调制解调技术、数据传输技术和数字信号的接收;掌握计算机网络的基本概念和网络硬件原理,了解Internet目前的状态;了解未来网络发展趋势,包括全光网、云计算、网格计算、普适计算、物联网、无线传感器网。
教学重点
通信系统、调制解调技术、数据传输技术和数字信号的接收;计算机网络的基本概念和网络硬件原理,Internet目前的状态;未来网络发展趋势,包括全光网、云计算、网格计算、普适计算、物联网、无线传感器网。
教学难点
通信系统、调制解调技术、数据传输技术和数字信号的接收;
全光网、云计算、网格计算、普适计算、物联网、无线传感器网。
教学内容
4.1数据通信:
4.1.1通信系统概述,4.1.2调制解调技术,4.1.3数据传输技术,4.1.4数字信号的接收;
4.2计算机网络:
4.2.1计算机网络概述,4.2.2网络硬件,4.2.3Internet概述;
4.3未来网络发展:
4.3.1全光网,4.3.2云计算,4.3.3网格计算,4.3.4普适计算,4.3.5物联网,4.3.6无线传感器网。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍数据通信;
☆介绍计算机网络;
☆介绍未来网络发展。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及计算机网络时,通过示例演示;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第4章思考题
实验内容
周次6-7第6-7次课学时3
章节名称
第5章程序、软件与系统
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
掌握程序的概念,计算机语言,软件的概念;掌握操作系统的基本功能,了解不同的操作系统;了解软件工程的基本概念,软件开发方法和软件开发工具;了解知识工程和数据工程的概念和区别,知识管理与数据管理的概念和区别,以及知件的概念。
教学重点
程序、语言与软件;
知识工程与数据工程。
教学难点
操作系统;
软件工程。
教学内容
5.1程序、语言与软件:
5.1.1程序,5.1.2计算机语言,5.1.3软件;
5.2操作系统:
5.2.1,操作系统概述,5.2.2不同的操作系统;
5.3软件工程:
5.3.1软件工程的概述,5.3.2软件开发方法,5.3.3软件开发工具;
5.4知识工程与数据工程:
5.4.1知识工程与数据工程概述,5.4.2知识管理与数据管理,5.4.3知件。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍程序、语言与软件;
☆介绍操作系统;
☆介绍软件工程。
☆知识工程与数据工程。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及程序、语言与软件时,通过示例演示;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第5章思考题
实验内容
周次7-8第7-8次课学时3
章节名称
第6章数据采集与存储
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解数据采集的概念、数据前期处理、数据传送方式、数据清洗和ETL技术;掌握数据结构几种基本类型,了解离散数学中的一些基本概念。
掌握数据库的概念、关系数据库,范式等,了解联邦数据库和数据仓库的概念。
教学重点
数据清洗与ETL技术;
数据结构与离散数学;
数据库与数据仓库。
教学难点
数据结构与离散数学;
联邦数据库。
教学内容
6.1数据采集与信号调理:
6.1.1数据采集,6.1.2数据前期处理,6.1.3数据传送方式,6.1.4数据清洗与ETL技术;
6.2数据结构与离散数学:
6.2.1数据结构,6.2.2离散数学;
6.3数据库与数据仓库:
6.3.1数据库,6.3.2联邦数据库,6.3.3数据仓库。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍数据采集与信号调理;
☆介绍数据结构与离散数学;
☆介绍数据库与数据仓库。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及数据库,联邦数据库,数据仓库时,通过示例描述;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第6章思考题
实验内容
周次9-10第9-10次课学时3
章节名称
第7章数据统计与分析
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解概率与统计中的相关概念;了解数值分析和算法分析中的一些方法;了解数据挖掘基本方法和软件工具(包括商务智能和软件)。
教学重点
数据挖掘基本方法和软件工具。
教学难点
数值分析和算法分析中的一些方法。
教学内容
7.1概率与统计:
7.1.1概率7.1.2统计;
7.2数值分析与算法分析:
7.2.1数值分析,7.2.2算法分析;
7.3数据挖掘与软件工具:
7.3.1数据挖掘,7.3.2数据挖掘方法,7.3.3大数据与商务智能,7.3.4商务智能软件。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍概率与统计的概念;
☆介绍数值分析与算法分析方法;
☆介绍数据挖掘方法与软件工具。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及数据挖掘方法与软件工具时,通过示例演示;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第7章思考题
实验内容
周次10-11第10-11次课学时3
章节名称
第8章图形学、图像处理与可视化
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
掌握图形学、数字图像处理和可视化的概念;了解其在计算机辅助设计、计算机视觉艺术、多媒体技术、虚拟现实、计算机仿真、医学成像中的应用。
教学重点
图形学;
数字图像处理;
可视化。
教学难点
多媒体技术,虚拟现实,计算机仿真,医学成像。
教学内容
8.1图形与图像:
8.1.1图形学,8.1.2数字图像处理,8.1.3可视化;
8.2应用:
8.2.1计算机辅助设计,8.2.2计算机视觉艺术,8.2.3多媒体技术,8.2.4虚拟现实,8.2.5计算机仿真,8.2.6医学成像。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍图形与图像的概念;
☆介绍可视化;
☆介绍其应用。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及图形与图像的应用时,通过示例描述;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第8章思考题
实验内容
周次12-13第12-13次课学时2+2
章节名称
第9章人工智能
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解人工智能的概念、人工智能历史、人工智能系统现状;掌握人工智能、机器学习、决策支持系统、专家系统、深度学习、推荐系统、智慧地球、智慧城市的概念;了解智能交通系统与工具、智能电网、智能楼宇与智能家居;了解人工智能的未来,包括生物信息学、人工生命、人脑思维下载上载、电子与生物造人等。
教学重点
人工智能学科相关分支
人工智能应用
教学难点
人工智能的未来
教学内容
9.1人工智能概述:
9.1.1人工智能,9.1.2人工智能历史,9.1.3人工智能系统现状;
9.2人工智能学科相关分支:
9.2.1机器学习,9.2.2决策支持系统与专家系统,9.2.3深度学习与推荐系统;
9.3人工智能应用:
9.3.1智慧地球和智慧城市,9.3.2智能交通系统与工具,9.3.3智能电网,9.3.4智能楼宇与智能家居;
9.4人工智能的未来:
9.4.1生物信息学,9.4.2人工生命,9.4.3人脑思维下载上载,9.4.4电子与生物造人。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍人工智能概述;
☆介绍人工智能学科相关分支;
☆介绍人工智能应用;
☆介绍人工智能的未来。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及人工智能应用时,通过示例描述;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第9章思考题
实验内容
周次14-15第14-15次课学时2+2
章节名称
第10章数据安全
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解密码学、对称密码体制、非对称密码体制、身份认证技术、网络安全策略、VPN与隔离技术;掌握数字签名、防火墙、入侵检测、访问控制等概念;了解数据安全的威胁、数据安全的核心技术、数据保护、数据容灾、数据库安全、信息隐藏技术;了解信息系统安全技术,包括计算机病毒及防治、黑客攻击与防范、计算机犯罪。
教学重点
信息安全防范;
数据安全;
系统安全。
教学难点
密码体制与认证技术。
教学内容
10.1密码体制与认证技术:
10.1.1密码学,10.1.2对称密码体制,10.1.3非对称密码体制,10.1.4数字签名,10.1.5身份认证技术;
10.2信息安全防范:
10.2.1防火墙,10.2.2入侵检测,10.2.3访问控制,10.2.4网络安全策略、VPN与隔离;
10.3数据安全:
10.3.1数据安全的威胁,10.3.2数据安全的核心技术,10.3.3数据保护,10.3.4数据容灾,10.3.5数据库安全,10.3.6信息隐藏;
10.4系统安全:
10.4.1计算机病毒及防治,10.4.2黑客攻击与防范,10.4.3计算机犯罪。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍密码体制与认证技术;
☆介绍信息安全防范技术;
☆介绍数据安全技术;
☆介绍系统安全技术。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及数据安全和系统安全时,通过示例描述;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第10章思考题
实验内容
周次16-17第16-17次课学时2+2
章节名称
第11章大数据平台、框架及工具
授课形式
理论课■案例讨论课□实验课■习题课□其他□
教学目的及要求
通过本章学习,要求学生达到:
了解大数据平台总体框架,大数据整合和大数据共享与开放的理念;了解大数据框架与工具,包括大数据软件框架Hadoop、大数据存储、大数据访问SQL引擎、大数据采集与导入、大数据框架Spark技术。
教学重点
大数据框架与工具。
教学难点
大数据框架与工具。
教学内容
11.1大数据平台:
11.1.1大数据平台总体框架,11.1.2大数据整合,11.1.3大数据共享与开放;
11.2大数据框架与工具:
11.2.1大数据软件框架Hadoop,11.2.2大数据存储,11.2.3大数据访问SQL引擎,11.2.4大数据采集与导入,11.2.5大数据框架Spark技术。
教学方法与手段设计
1、教学方法:
☆介绍大数据平台;
☆介绍大数据框架与工具。
2、辅助手段:
多媒体演示。
3、对于重点和难点,通过例题讨论讲解、师生互动、作业等来突出。
板书设计
(详见ppt课件)
(1)以文字描述为主,要点及关键词用不同颜色标注;
(2)涉及大数据框架与工具时,通过示例描述;
(3)ppt的播放做到适时呈现、对过程有动态演示。
思考题
和作业
第11章思考题
实验内容
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
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