大数据技术应用基础 课程标准

课程标准课程名称：大数据技术应用基础制定人：制定时间：2022年6月《大数据技术应用基础》课程标准课程编码：课程类别：专业基础课适用专业：授课单位：学时：32编写执笔人及编写日期：学分：2审定负责人及审定日期：1.课程定位和课程设计1.1课程性质与作用《大数据技术应用基础》是大数据与会计、大数据与财务管理、大数据与审计、会计信息管理等专业的一门专业基础课程，主要讲述大数据技术应用的基础知识、基本方法和基本工具，为后续运用大数据工具进行大数据分析处理，培养学生大数据思维及大数据技术应用能力，解决财务管理领域实际问题打下良好基础。《大数据技术应用基础》课程的教学目的是学生通过学习该课程，了解大数据发展历程的基本知识，掌握数据存储与处理的基本知识与方法，提高运用数据处理技术进行数据采集与可视化的能力。课程着重培养学生简单的大数据理论理解能力、大数据及智能财务岗位的基本工作技能、职业素养、社会适应能力、沟通交流能力、团队协作能力、创新能力和自主学习能力。本课程是专业职业基础能力培养课程体系的重要组成部分，为后续进行《财务大数据分析与可视化》、《大数据技术在财务中的应用》、《财务机器人应用》等课程的学习奠定基础。2.课程目标本课程通过大量的案例，引导学生思考问题、分析问题，培养学生分析解决问题的能力，通过大数据理论知识和案例学习，掌握基本的大数据理论，为后期学习大数据工具和方法打下基础。教学中以学生为主体，教师为辅助，实现“教、学、做”一体化，切实提高学生的持续发展能力。培养学生具有基本的大数据思维，诚信、认真严谨、踏实的品德，专注、创新以及精益求精的工匠精神，正确的社会价值观和责任感。2.1素质目标（1）具有遵纪守法、诚实守信的良好职业道德；（2）具有信息素养、数据思维和创新思维；（3）具备较强的自我管理与团队合作意识；（4）具备爱岗敬业的职业精神和精益求精的工匠精神；（5）养成终身学习的理念；（6）具有严谨细致的职业习惯；2.2知识目标：（1）了解大数据的发展背景；（2）了解大数据的基本概念；（3）掌握大数据的三种分类；（4）掌握大数据的基本特征；（3）了解大数据的思维原理；（4）掌握大数据的采集来源和采集方式；（5）掌握大数据的预处理方法和流程；（6）掌握大数据存储的基本知识；（7）掌握大数据分析和挖掘的基本方法和工具；（8）掌握数据可视化处理方法；（9）了解大数据安全防护的方法。2.3能力目标（1）能够根据需要利用大数据技术采集相关数据；（2）能够根据需求，对数据进行清洗、转化和集成；（3）能够使用大数据技术对数据进行可视化处理。3.课程内容与教学要求表1《大数据技术应用基础》课程内容及课时安排一览表序号工作任务模块课程内容教学要求课时安排理论实践1大数据概述大数据的基本概念与特征；大数据的发展历程；大数据的相关技术；大数据的影响。了解大数据的基本概念及4V特征；了解大数据的发展历程；了解大数据的几种常见技术与工具；了解大数据对各行业的影响。302大数据思维大数据与信息技术的融合；大数据思维原理；大数据素养认知；大数据素养提升策略。了解大数据的典型应用场景；了解大数据思维原理和思维方式；了解财经人员应具备的大数据素养；了解大数据素养提升策略。213大数据采集与预处理大数据来源；大数据采集方法；大数据预处理流程；数据库的基本知识了解大数据的不同来源；了解系统日志采集法、网络数据采集法、数据库采集法、其他数据采集法等；掌握数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约的方法；掌握数据库的简单知识。424大数据存储与管理数据存储的认知；传统的数据存储与管理技术；大数据存储与管理技术；云存储。了解数据存储的基础知识；掌握传统的数据存储与管理技术；掌握分布式文件系统、分布式数据库、非关系型数据库NoSQL、NewSQL数据库等内容；了解云存储方式。425大数据分析与挖掘大数据分析概述；大数据分析在财务中的应用；大数据挖掘概述；大数据挖掘的主要方法和常用工具；了解大数据分析的基础知识；了解大数据分析在财务中的应用；了解大数据挖掘的基础知识；掌握大数据挖掘的主要方法和常用工具。426数据可视化数据可视化的基本概念；数据可视化的发展历程；数据可视化的常用方法与工具；财务大数据可视化的典型案例。了解数据可视化的基本概念；了解数据可视化的发展历程；了解数据可视化的流程、常用方法与工具；掌握运用Excel、BI或Python等工具进行数据可视化的基本方法。427大数据安全大数据安全概述；大数据保护的基本原则与对策。了解大数据安全与传统数据安全的不同了解大数据应用引发的各类安全风险了解大数据保护的基本原则与对策了解大数据安全技术、安全政策法规和用户隐私防护策略11合计221032附“课程思政”教学设计序号“课程思政”元素育人目标11.2015年，国务院发布《关于促进大数据发展的行动纲要》,十八届五中全会将大数据上升为国家战略，激发学生爱国情怀。2.专业的人才需求、薪资和工作区域分析，激发学生对专业技能学习的渴望与信心。3.大数据技术历史发展和本专业的发展历程，与国家和省内高校对比分析，增强学生对专业的热爱，培养学生作为本专业学生的责任感和使命感。1.厚植学生爱国、爱校、爱院系、爱专业情怀。2.增强学生对专业的热爱和信心。3.培养其作为专业学生的责任感和使命感21.我国在疫情期间对大数据合理、合法、有效采集与应用，引出社会主义制度的优越性，坚定社会主义理想信念，使学生产生爱国主义情怀。2.2018年3月Facebook数据泄露事件，大数据“杀熟”,引出学生从事数据采集与应用工作应具备的职业道德规范。1.坚定中国特色社会主义理想信念，使学生产生爱国主义情怀。2.培养学生具备职业道德规范31.数据存储技术发展历程：人工管理、文件系统、数据库阶段到分布式文件系统阶段，深入解析事物发展规律，培养学生审辩性思维意识。2.分布式文件系统的原理详细介绍，引出团队分工协作的重要性1.引入事物的发展规律，使学生能够正确认识远大抱负和脚踏实地的关系，培养其坚持不懈的精神和审辩性思维。2.团队分工协作精神。41.如何有效获取数据中的价值才是决胜的关键。全球大数据市场支出规模将在2024年达到约2983亿美元，大数据服务支出将在全球层面保持其主导地位，占市场总量一半以上；2.中国大数据市场发展迅速，引出深入掌握数据分析方法和技能是获取数据价值提高大数据服务的关键所在，引导学生脚踏实地学技术，认真学知识。1.树立坚定的职业理想信念。2.脚踏实地的工匠精神5如何使数据的价值更好的体现，更利于被理解和应用是可视化技术要解决的问题。我们要实现中华民主伟大复兴的中国梦，什么是中国梦?中国梦归根到底是人民的梦，引出学知识、学技能、学本领最终的目的是服务于人民，满足人民对美好生活的需求，所以要学好可视化技术，把数据的价值通俗易懂地表示出来，使大数据能够很容易地理解和使用。1.增强学生的职业道德修养。2.强化服务社会意识，增强社会责任感。61.大数据技术在我国疫情期间一系列的应用案例及其发挥的重要作用，增强学生的科技自信和民族自信，厚植爱国主义情怀。2.电商、购物网站刻意制造好评，大数据杀熟、隐私保护等，激发学生的学习热情和创新意识。1.增强学生的科技自信和民族自信，厚植爱国主义情怀。2.激发学生的学习热情和创新意识。教学模式、教学方法与手段（1）教学方法①以学生职业发展为根本，充分对接“大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网、区块链”等现代信息技术和财务大数据分析岗位新变化，注重培养学生的综合素质和职业能力。②在教学过程中，从学生实际出发，因材施教，采用讲练结合法、任务驱动法、小组合作法、案例教学法等教学方法，做学教合一，将培养学生职业技能的过程设计为边讲边练的过程，充分启发学生科学思维能力，极大提高学生的操作技能。a.讲练结合法。学生初次接触大数据，对于大数据知识感觉会比较抽象，要帮助学生形成数据思维，授课时结合学生已知业务流程，将大数据的概念融入其中，突出重点，边讲边练，互动教学。借助多媒体教学手段，对教师首先进行教学演示，学生观看和讨论，然后再由学生进行模仿操作。b.任务驱动法。以大数据技术应用基础知识在财会领域的应用案例为任务驱动，以岗位技能为核心，通过使用大数据相关工具完成处理任务，让学生掌握大数据技术的方法与功能。c.小组合作法。在教学过程中，在每一单元结束后设置相关内容的模拟实训案例,采取模拟场景方式，及时将教学内容同业务实践联系起来，通过学生分组讨论、训练互动、学生提问与教师解答、指导有机结合，让学生在“教”与“学”过程中，同时也能很好培养学生团队合作精神。d.案例教学法。在教学过程中，突出案例教学。运用案例教学法的案例演示能够较好地引导课程内容的展开，激发学生的学习兴趣。通过对不同内容案例的实施，将感性认识与理性认识相结合，引导学生综合运用所学知识解决实际问题，从而提升学生分析问题和解决问题的能力。（2）教学手段本课程应充分利用现代信息技术，运用网络教学平台、精品在线课程资源和企业实训平台等，实施线上线下相结合的混合式教学。①多媒体技术通过视频、电子课件、微课等多媒体技术手段，突破时间、空间上的限制，给学生提供多渠道学习方式和学习机会，提高教学效率与效果，有效地培养学生的工作能力。②实训平台课程可选择使用企业实训平台，平台不仅有可供随时随处访问的数字化教学资源，还具备有智能助教、行为监控与评价、自动甄别等功能，可进行教学全过程评价，并对教学结果进行横向和纵向的数据分析。（3）教学评价本课程建立能体现职业能力为核心的课程考核标准，建立分模块的课程考核评价方式，每个课程模块既考核学生所学的知识，也考核学生掌握的技能及学习态度，采用形成性评价与结果性评价相结合，笔试、实践、课程任务作品相结合，学生自评、互评相结合的评价方式。期末总评成绩组成：1.期末考试成绩：50%；2.过程核成绩（考勤、课堂表现、平时作业等）：50%。即：期末总评成绩=期末考试成绩*50%+过程性考核成绩*50%。5.课程实施条件（1）师资队伍①专任教师具有扎实的财务大数据理论基础和会计职业工作经历，熟悉相关的法律法规；应持有财务大数据相关职业资格证书或“1+X”职业技能等级证书；掌握财务大数据应用工作流程，熟悉企业在财务大数据应用与分析过程中的相关工作内容；具备较强的教学组织和设计能力，掌握现代信息技术，能够根据教学内容、教学对象的不同制定教学实施方案。②兼职教师企业财务大数据应用与分析岗位工作人员，能运用大数据工具对财务数据进行处理和分析，能开展大数据技术应用基础课程示范教学。（2）专业教学资源①教材选取《大数据技术应用基础》需采用以任务为导向的项目化教学，教材选用必须依据本课程标准。教材应充分体现任务引领、实践导向的课程设计思想。教材以完成任务的典型活动项目来驱动，通过视频、实际案例、情景模拟等多种手段，以完成实际工作任务为目标，依照基本工作过程和程序以及岗位需求，贯穿以案例剖析和模拟平台，以活动内容、活动要求、活动提示和活动体验为中心整合理论与实践教学内容。教材内容选取应体现“大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网、区块链”等现代信息技术应用和财税法规的最新变化，做到教学内容与时俱进，以保证和增进教材的先进性与教学的适用性。推荐教材：《大数据技术应用基础》蒲凌，人民大学出版社；②数字教学资源依托超星学习通或智慧职教教学平台，根据专业特色和教学需求，开发专业课程微课视频、教学课件、数字化教学案例库、数字教材、在线考试题库、在线实训等数字资源，建设《大数据技术应用基础》精品在线开放课程。向学生、教师、企业和社会学习者提供课程网络教学资源，营造现代化的数字教学环境，提高课程资源利用率。形成共享型、教学互动、适应线上线下混合式教学模式的教学资源库，种