《大数据导论》课程标准(1)Word下载.docx

1、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

2、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。13 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

3、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课程教学目标21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

4、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。22 具体目标2.2.1 知识目标l大数据基本概念和应用l大数据的架构l大数据的采集和预处理l大数据的存储l大数据分析l大数据可视化l大数据的商业应用2.2.2 技能目标l大数据的基本概念和应用范围l理解大数据架构的相关概念l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l理解大数据存储相关概念，掌握大数据存储相关技术l了解大数据分析相关概念，了解大数据分析的相关技术l理解数据可视化的相关概念，掌握大

5、数据可视化的相关技术l了解大数据的商业应用情况l2.2.3 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。2.2.4 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

6、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。2.2.5 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

7、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。3.1 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：大数据导论序号学习情景情景描述学时1大数据基本概念和应用了解大数据的相关概念，了解大数据的市场应用82大数据的架构理解大数据架构的相关概念43大数据的采集和预处理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

8、，掌握大数据预处理相关技术的应用14大数据的存储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125大数据分析了解大数据分析相关概念，了解大数据分析的相关技术6大数据可视化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107大数据的商业应用了解大数据的商业应用情况机动总学分：4 学分， 合计总学时6432 学习情景与具体任务表 2学习情景与任务学习情境学习任务具体学习内容能力目标知识目标教学环境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、大数据的定义2、大数据的来源、特征和意义熟悉大数据的概念、熟悉大数据的来源、特征和意义理解大数据的概念、了解大数据的来源、特

9、征和意义多媒体机房1.2 大数据的表现形态1、大数据的表现形态掌握大数据的各种表现形态了解大数据的表现形态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2 大数据的架构2.1 大数据的构架介绍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掌握大数据的分类， 了解数据类型，了 解大数据的解决方案2.2Hadoop 的体系架构1、Hadoop 的核心设计2、Hadoop 的平台搭建理解 Hadoop 的核心设计，了解Hadoop 的平台搭建理解 Hadoop 的核心设计，了解Hadoop 的平台搭建3 大数据的采集和预处

10、理3.1 大数据采集1、大数据采集概念2、采集工具3、采集方法掌握大数据采集概念，了解采集工具和采集方法3.2 数据预处理1、数据清洗2、数据集成3、数据变换理解数据清洗、数据集成、数据变换的概念3.3 常用 ETL 工具1、概念2、常用的 ETL 工具比较理解 ETL 的概念， 了解常用的 ETL工具理解 ETL 的概念， 了解常用的 ETL 工具4 大数据的存储4.1 大数据存储概念1、面临的挑战2、大数据存储的方式了解大数据存储面临的挑战，理解大数据存储的方式了解大数据存储面临的挑战，理解大数据存储的方式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理解数据仓库的概念，了解数

11、据仓库的组成和构建方式理解数据仓库的概念，了解数据仓库的组成和构建方式5 大数据分析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5.2 数据挖掘1、数据挖掘的基本概念2、数据挖掘常用的算法和方式3、数据挖掘常用的工具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6 大数据可视化6.1 大数据可视基础1、数据可视的基本特征和作用2、数据可视化的流程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掌握数据可视化的基本

12、特征和作用， 掌握数据可视化的流程6.2 大数据可视化方法1、文本可视化2、网络可视化3、多维数据可视化理解文本可视化、网络可视化和多 维数据可视化理解文本可视化、网络可视化和多维数据可视化6.3 大数据可视化工具1、Excel2、processing 3、ECharts掌握数据可视化的工具7 大数据的商业7.1 大数据的商业应用1、大数据的商业应用案例了解大数据的商业应用4教学实施与保障41 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