《大数据导论》课程标准

课程代码： 大数据导论大数据导论 课程标准课程标准 Curriculum StandardsCurriculum Standards XXX 编印 1 1 课程设置概述课程设置概述 1 11 1 课程在相关专业中的性质与定位课程在相关专业中的性质与定位 大数据导论是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人才的需要，本课程的目的与 任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为 更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。 1 12 2 本课程的基本教学理念本课程的基本教学理念 本课程的教学理念是: 应用为目标、实践为主线、能力为中心。 （一）突出学生主体，强调能力培养 本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础 上来确立能力目标，将能力培养贯穿于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式 向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。 （二）基于工作过程，真实案例教学 本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联 系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。 （三）整合课程资源，理论实践一体化 本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人才的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理 为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传 授。着重培养学生能灵活应用这些思想和方法的能力。 课程教学中要遵循理论来自于实践的原则， 融“教、 学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用” ，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴 趣。在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用 根据学习的内容提升一个新的高度。 (四) 体现能力标准,强调工学交替 学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标围绕能 力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。 1 13 3 本课程标准的设计思路与特色本课程标准的设计思路与特色 本课程采用面向应用方向，以应用为中心构建课程体系，提出从理论到实际，从具体到抽象，从个 别到一般，从零散到系统的方法， 实施“提出问题-解决问题-归纳分析”的教学三部曲，强调动手能力和对 知识的运用能力，重点培养应用型人才。根据知识的深浅度进行实际学习，创设了7 个学习项目：大数据 概念的介绍大数据的架构大数据采集及预处理大数据的存储技术大数据分析技术大数据的可 视化大数据的商业应用。通过实际案例对知识点进行串联发散。让学生掌握基础知识的同时有适当的提 高。 2 2 课程教学目标课程教学目标 2 21 1课程总目标课程总目标 本课程力求加深学生在程序设计方法上的理解和把握，通过相关的事例让学生对各知识点先了解，再 理解，最后逐步掌握。整个过程融“教、学、练”于一体，加强学生实践动手能力、独立思考问题和解决问 题的能力，达到正确灵活地利用操作系统各知识点来解决相关问题的目标，并为后续专业基础课程、专业 课程的学习奠定扎实的基础。 2 22 2 具体目标具体目标 2.2.12.2.1 知识目标知识目标 大数据基本概念和应用 大数据的架构 大数据的采集和预处理 大数据的存储 大数据分析 大数据可视化 大数据的商业应用 2.2.22.2.2 技能目标技能目标 大数据的基本概念和应用范围 理解大数据架构的相关概念 理解大数据采集和预处理相关的概念，掌握数据采集相关技术的应用，了解大数据预处理相关技 术 理解大数据存储相关概念，掌握大数据存储相关技术 了解大数据分析相关概念，了解大数据分析的相关技术 理解数据可视化的相关概念，掌握大数据可视化的相关技术 了解大数据的商业应用情况 2.2.32.2.3 过程与方法目标过程与方法目标 本课程在教学过程中，突出学生主体，采用相关示例教学，培养学生善于观察、自主思考、独立分析 问题与解决问题的能力。通过以学生为主体的学习，使学生在观察、思维、推理与判断、分析与解决问题 能力方面有明显的提高，对问题的处理能够利用所学原理与方法举一反三正确、灵活运用，体现注重实际 应用技能的培养目标。 2.2.42.2.4 情感态度与价值观目标情感态度与价值观目标 在教学过程中，采用融“教、学、练”于一体的教学方法，注重实践教学，将理论实践一体化。通过本 课程的学习使学生掌握典型的操作系统。鼓励学生积极参与示分析。也注重理论新颖性，使本课程具有观 念新、易学习的特点。还注重趣味性，密切结合高职学生的特点，开放意识、训练意识、互动意识、交流 意识，使学生真正成为学习的主人、课堂的主人，获得应有的收获。 2.2.52.2.5 职业道德与素质养成目标职业道德与素质养成目标 在教学过程中通过不同成功与失败示例的对比剖析让学生领悟并认识到敬业耐劳、恪守信用、讲究效 率、尊重规则、团队协作、崇尚卓越等职业道德与素质在个人职业发展和事业成功中的重要性，使学生能 树立起培养良好的职业道德与注重日常职业素质养成的意识。 3 3 课程教学内容课程教学内容 本课程要求掌握的基本概念和应用，具体有以下几点： 1、大数据的基本概念和应用范围。 2、大数据构架相关概念。 3、大数据采集的概念以及实现技术，大数据预处理的概念以及实现技术。 4、大数据存储概念以及实现技术。 5、大数据分析概念以及实现技术。 6、大数据可视化概念以及实现技术。 7、大数据的商业应用情况。 3.13.1 学习情景设计与学习分配学习情景设计与学习分配 本课程遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用” 理念设计学习情景，所有学习情景、学习内容都是以“能力标准”为基本依据，体现了“能力本位”的课程设 计思想。 表 1学习情景设计与学习分配 学习领域：学习领域： 大数据导论大数据导论 序号序号 1 应用 2大数据的架构 大数据的采集和预 3 处理 4 5 6 7 大数据的存储 大数据分析 大数据可视化 大数据的商业应用 掌握大数据预处理相关技术的应用 理解大数据存储相关概念，掌握大数据存储相关技术的应用 了解大数据分析相关概念，了解大数据分析的相关技术 理解数据可视化的相关概念，掌握大数据可视化的相关技术 了解大数据的商业应用情况 12 8 10 4 理解大数据架构的相关概念 理解大数据采集和预处理相关的概念，掌握数据采集相关技术的应用， 14 4 学习情景学习情景 大数据基本概念和 情景描述情景描述 了解大数据的相关概念，了解大数据的市场应用 学时学时 8 8机动 总学分：4 学分， 合计总学时 4 64 3 32 2 学习情景与具体任务学习情景与具体任务 表 2学习情景与任务 学习学习 情境情境 1 大 数 据 基 本 概 念 和 应 用 1.1 大数据的定义、 来源、特征和意义 1.2 大数据的表现 形态 学习任务学习任务具体学习内容具体学习内容 1、大数据的定义 2、大数据的来源、特征和 意义 能力目标能力目标 熟悉大数据的概 念、熟悉大数据 的来源、特征和 意义 掌握大数据的各 种表现形态 知识目标知识目标 理解大数据的概念、 了解大数据的来源、 特征和意义 教学环境教学环境 多媒体机房 了解大数据的表现 形态 1、大数据的表现形态 1.3 大数据的应用 场景 1、大数据的各种应用场景 了解大数据的各 种应用场景 掌握大数据的分 类，了解数据类 型，了解大数据 的解决方案 理解Hadoop的核 了解大数据的各种 应用场景 2.1 大数据的构架 1、大数据的分类 2、数据类型 3、大数据解决方案 掌握大数据的分类， 了解数据类型， 了解 大数据的解决方案 多媒体机房 理解 Hadoop 的核心 设计，了解 Hadoop 的平台搭建 掌握大数据采集概 念， 了解采集工具和 采集方法 多媒体机房 理解数据清洗、 数据 集成、 数据变换的概 念 理解 ETL 的概念， 了解常用的 ETL 工 具 了解大数据存储面 临的挑战， 理解大数 据存储的方式 多媒体机房 理解数据仓库的概 念， 了解数据仓库的 组成和构建方式 2 大 数 据 的 架 构 介绍 2.2Hadoop 的体系 架构 1、Hadoop 的核心设计 2、Hadoop 的平台搭建 心 设 计 ， 了 解 Hadoop 的平台搭 建 大 数 据 的 采 集 和 预 处 理 3.1 大数据采集 1、大数据采集概念 2、采集工具 3、采集方法 1、数据清洗 3.2 数据预处理2、数据集成 3、数据变换 掌握大数据采集 概念，了解采集 工具和采集方法 理解数据清洗、 数据集成、数据 变换的概念 理解 ETL 的概 念，了解常用的 ETL 工具 了解大数据存储 4.1 大数据存储概1、面临的挑战 2、大数据存储的方式 面临的挑战，理 解大数据存储的 方式 理解数据仓库的 4.2 数据仓库 1、数据仓库的概念 2、数据仓库的组成和构建 概念，了解数据 仓库的组成和构 建方式 4 念 大 数 据 的 存 储 3 3.3 常用 ETL 工具 1、概念 2、常用的 ETL 工具比较 学习学习 情境情境 学习任务学习任务具体学习内容具体学习内容能力目标能力目标 掌握数据分析的 概念，了解数据 分析的分裂和分 析方法 掌握数据挖掘的 概念，了解数据 挖掘的算法和方 式，了解数据挖 掘常用的工具 掌握数据可视化 的基本特征和作 用，掌握数据可 视化的流程 理 解 文 本 可 视 化、网络可视化 和多维数据可视 化 掌握数据可视化 的工具 了解大数据的商 业应用 知识目标知识目标教学环境教学环境 5.1 数据分析的概 念、分类、分析方 法 1、数据分析的概念 2、数据分析的分类 3、数据分析方法 掌握数据分析的概 念， 了解数据分析的 分裂和分析方法 多媒体机房 掌握数据挖掘的概 念， 了解数据挖掘的 算法和方式， 了解数 据挖掘常用的工具 掌握数据可视化的 基本特征和作用， 掌 握数据可视化的流 程 理解文本可视化、 网 络可视化和多维数 据可视化 多媒体机房 大 数 据 分 析 大 数 据 可 视 化 业 据 7.1 大数据的商业 应 的 大 用 商 数 应用 7 5 1、数据挖掘的基本概念 5.2 数据挖掘 2、数据挖掘常用的算法和 方式 3、数据挖掘常用的工具 6.1 大数据可视基 础 6 6.2 大数据可视化 方法 1、数据可视的基本特征和 作用 2、数据可视化的流程 1、文本可视化 2、网络可视化 3、多维数据可视化 1、Excel 2、processing 3、ECharts 1、大数据的商业应用案例 6.3 大数据可视化 工具 掌握数据可视化的 工具 了解大数据的商业 应用 多媒体机房 4 4 训环境或者模拟仿真教学环境实施教学。 二是注重对学生学习过程的评价，评价手段和形式要体现多样化。 对学生学习过程的评价，包括参与讨论的积极态度、自信心、实际操作技能、合作交流意识，以及独 立思考的能力、创新思维能力等方面，如： 1是否积极主动地参与讨论和分析； 2是否敢于表述自己的想法，对自己的观点有充分的自信； 3是否积极认真地参与模拟实践和应用实践； 4是否敢于尝试从不同角度思考问题，有独到的见解； 5能否理解他人的思路，并在与小组成员合作交流中得到启发与进步； 教学实施与保障教学实施与保障 4 41 1 教学方式与考核方法教学方式与考核方法 一是教学方式方面，对于该课程特别强调动手能力和对知识的运用能力，充分利用真实生产性实 6是否有认真反思自己思考过程的意识。 三是引职场鉴定来考核学生的实作技能。 4 42 2课程对双师结构或教师素质要求课程对双师结构或教师素质要求 该课程为实做性很强的训练课程，课程要求教师的知识讲解和操作示范与学生的技能训练设计在同一 教学单元和教学地点完成， 要求教师教学要工学结合， 融“教、学、练”于一体的教学模