《大数据技术基础》课程标准.docx
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1、大数据技术基础课程标准【课程名称】【课程编码】【课程类别】专业基础课【适用专业】计算机相关专业【授课单位】【总学 时】32【教材】覃事刚、姚瑶、李奇,大数据技术基础(第2版)航空工业出版社,2021年11月【编写执笔人】【编写日期】一、课程定位和课程设计1.1 课程性质本课程是面向计算机相关专业的一门专业基础课,大数据技术入门课程,为学生搭建起 通往“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,引导初步实践、 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。本课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop.数据采集与预处理、 网络爬虫技术、
2、分布式文件系统HDFS、数据仓库Hive、数据处理与分析,包括分布式并行 编程模型MapReduce,分布式资源管理器YARN,分布式协调服务ZooKeeper等,在基于内 存的大数据处理引擎Spark,数据可视化及可视化工具,大数据思维与安全,在每一章的课 后都安排了实践环节,让学生更好的学习和掌握大数据关键技术。1.2 课程设计思路本课程的设置是为了适应大数据时代对数据分析人才的迫切需求。课程目标定位在计算 机相关专业学生面临新时代就业形式下所要求掌握的基本技能。课程内容紧跟技术流行趋势, 选择最适合大数据分析领域的编程语言及相关生态环境。课程中的章节设置贴近现实工作需 要,章节设计面向实
3、战。在每个章节学习完成后,学生可以通过入门级实战项目应用所学知 识解决实际问题。二、课程目标1.3 识目标(1)理解大数据的概念和主要特征,了解大数据的发展现状与趋势。(2)熟悉Hadoop生态系统,了解Hadoop的三种运行模式。(3) 了解网络爬虫的概念、原理、分类及应用。熟悉国内比较常用的网络爬虫工具。(4) 了解HDFS的概念、运行机制和工作流程。了解HBase的概念、数据模型和工作 原理。了解Hive的概念、工作原理和执行流程。(5) 了解YARN的基本架构及组件,理解其工作流程。了解ZooKeeper的概念、应用 场景和集群总体架构。(6) 了解数据可视化及常用的数据可视化方法和工
4、具。(7) /解大数据思维的内涵。了解大数据面临的安全问题,以及大数据带来的伦理问 题。2 .能力目标学习大数据处理所需的各种软件包括Hadoop,网络爬虫,HDFS, YARN,可视化工具等 等,学习利用所学知识解决问题的能力3 .素质(思政)目标(1)理解大数据作为国家基础性战略资源的重要意义;(2)深刻理解企业坚持走自主创新路线、构建开源生态的重要意义,不断增强创新自 信;(3)感受大数据处理与分析技术在现代生产生活中的巨大作用和价值,不断增强创新 意识、合作意识、爱国主义情怀和民族自豪感;(4)提升自身的数据素养,让自己有能力阅读、利用、分析和质疑数据,做一个合格 的数据生产者和数据消
5、费者。三、课程内容与教学要求本课程内容分为8个章节,内容包括大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、数 据采集与预处理、网络爬虫技术、分布式文件系统HDFS、数据仓库Hive、数据处理与分析, 包括分布式并行编程模型M叩Reduce,分布式资源管理器YARN,分布式协调服务ZooKeeper 等,在基于内存的大数据处理引擎Spark,数据可视化及可视化工具,大数据思维与安全, 其教学要求和课时分配如表1所示。表1大数据技术基础课程要求及课时分配表序号课程名称教学内容教学要求课时分配1大数据概述(1)大数据的概念和 特征(2)大数据的处理流 程(3)大数据平台架构 和集群(4)大数据的行业
6、应 用(5)大数据与其他新 兴技术的关系(1)理解大数据的概念和 主要特征(2) 了解我国的大数据发 展战略,理解大数据的处理 流程和关键技术(3) 了解大数据平台架构 的组成和大数据集群(4) 了解大数据的典型行 业应用,以及大数据与其他 新兴技术的关系42大数据处理平台Hadoop(1) Hadoop及其生 态系统(2) Hadoop的运行 模式(1) 了解Hadoop的概念、 特性和发展历程(2)熟悉Hadoop生态系统(3)了解Hadoop的三种运4(3)安装部署Hadoop集群行模式(4)熟悉Hadoop的集群环 境准备工作3数据采集与预处理(1)数据采集(2)网络爬虫技术(3)数据
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