大数据导论
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主讲老师: 张丽娜
学习费用: 免费
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学习目标:
这是一个大数据爆发的时代。面对信息的激流,多元化数据的涌现,大数据已经为个人生活、企业经营,甚至国家与社会的发展都带来了机遇和挑战,大数据已经成为IT信息产业中最具潜力的蓝海。大数据导论作为专业基础课,对于提升学生的专业兴趣、引导学生发展专业法相具有极其重要的作用。此外,“大数据导论”是一门理论性和实践性都很强的课程。本课程针对高等职业院校相关专业“大数据导论”课程设计,具有丰富实践特色、且资源丰富。 针对高等职业院校学生的发展需求,本课程系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能,详细介绍了大数据与大数据时代、大数据时代思维变革、大数据促进行业发展、大数据方法的驱动力、大数据存储技术、大数据处理技术、大数据分析技术、大数据在云端等内容,具有较强的系统性、实用性、普及性。

一、本课程共有56个教学微视频,共8个项目,课程习题300多道,视频总时长达558多分钟;

二、本课程共36个学时,2个学分,开课时间为2019年09月01日,并按照每个学期时间安排准时开课;

三、 本课程内容共分为8个模块。分别是:项目1  大数据与大数据时代;项目2  大数据时代思维变革;项目3  大数据与智慧医疗;项目4  大数据方法的驱动力;项目5  大数据存储技术;项目6  大数据处理技术;项目7  大数据分析技术;项目8  大数据在云端。配套教材为2019年浙江省新形态教材建设立项教材《大数据导论》(本课程组主编);

四、教学计划如下:

(1)进入大数据时代  学时2学时;

(2)熟悉大数据的定义  学时2学时;

(3)大数据时代思维变革   学时2学时;

(4)理解大数据促进医疗与健康  学时2学时;

(5)理解大数据激发创造力   学时2学时;

(6)理解采用大数据的商业动机   学时2学时;

(7)理解大数据规划考虑  学时2学时;

(8)熟悉大数据商务智能  学时2学时;

(9)熟悉大数据存储概念  学时2学时;

(10)了解大数据存储技术  学时2学时;

(11)熟悉大数据处理技术  学时2学时;

(12)了解大数据预测分析  学时2学时;

(13)数据的内在预测性  学时2学时;

(14)大数据分析的生命周期  学时2学时;

(15)大数据分析的生命周期  学时2学时;

(16)把握大数据发展的未来  学时2学时;

五、授课方式介绍:线上线下相结合模式。
六、成绩评价:线上和线下融合、过程性评价与终结性评价相结合的多元化课程评价体系。线上成绩是以“视频观看时长、完成测试、考试、作业情况及论坛发帖”之成绩为计算依据,各项目占比如下:
      (1)视频观看占30%;
      (2)作业成绩占30%;
      (3)测验成绩占20%;
      (4)考试成绩占10%;
      (5)发帖讨论成绩占10%,普通帖子1分一个,精华帖子2分一个。、本课程最终成绩 = 线上成绩*90%+线下成绩*10%。

1. 第1周:进入大数据时代 免费
1.1. 案例导读:准确预测地震 免费
1.2. 讲次1:信息爆炸的起源 免费
1.3. 讲次2:大数据的发展 免费
1.4. 讲次3:数据采集与数据分析 免费
2. 第2周:熟悉大数据的定义 免费
2.1. 案例导读 免费
2.2. 讲次1:熟悉大数据的定义 免费
3. 第3周:大数据时代思维变革 免费
3.1. 案例分析 免费
3.2. 讲次1:理解思维转变之一:样本=总体 免费
3.3. 讲次2:理解思维转变之二:接受数据的混杂性 免费
3.4. 讲次3:理解四维转变之三:数据的相关关系 免费
4. 第4周:理解大数据促进医疗与健康 免费
4.1. 案例导读 免费
4.2. 讲次1:大数据促进循证医学发展 免费
4.3. 讲次2:大数据带来医疗保健新突破 免费
4.4. 讲次3:医疗信息数字化 免费
4.5. 讲次4:数据决策的成功崛起 免费
5. 第5周:理解大数据激发创造力 免费
5.1. 案例分析 免费
5.2. 讲次1:大数据帮助改善设计 免费
5.3. 讲次2:大数据操作回路 免费
5.4. 讲次3:大数据资产的崛起 免费
6. 第6周:理解采用大数据的商业动机 免费
6.1. 案例导读 免费
6.2. 讲次1:大数据的跨界年度 免费
6.3. 讲次2:大数据行动 免费
6.4. 讲次3:将信息变成一种竞争优势 免费
6.5. 讲次4:市场动态 免费
6.6. 讲次5:业务流程管理 免费
7. 第7周:理解大数据规划考虑 免费
7.1. 案例导读 免费
7.2. 讲次1:信息与通信技术 免费
7.3. 讲次2:万物互联网 免费
7.4. 讲次3:数据获取与数据来源 免费
7.5. 讲次4:性能挑战与管理需求 免费
8. 第8周:熟悉大数据商务智能 免费
8.1. 案例导读 免费
8.2. 讲次1:OLTP与OLAP 免费
8.3. 讲次2:抽取、转换和加载技术 免费
8.4. 讲次3:商务智能 免费
8.5. 讲次4:大数据营销 免费
9. 第9周:熟悉大数据存储概念 免费
9.1. 案例导读 免费
9.2. 讲次1:数据清理 免费
9.3. 讲次2:集群与分布式 免费
9.4. 讲次3:分片与复制 免费
10. 讲次4:CAP定理、ACID设计原则和BASE设计原理 免费
11. 第10周:了解大数据存储技术 免费
11.1. 案例导读 免费
11.2. 讲次1:RDBMS数据库 免费
11.3. 讲次2:NOSQL数据库 免费
11.4. 讲次3:NewSQL数据库 免费
11.5. 讲次4:内存技术 免费
12. 第11周:熟悉大数据处理技术 免费
12.1. 案例导读 免费
12.2. 讲次1:开源技术的商业支援 免费
12.3. 讲次2:大数据的技术架构 免费
12.4. 讲次3:Hadoop数据处理基础 免费
12.5. 讲次4:大数据的处理模式 免费
13. 第12周:了解大数据预测分析 免费
13.1. 案例导读 免费
13.2. 讲次1:什么是预测分析 免费
13.3. 讲次3:常见的数据分析法方法 免费
13.4. 讲次4:什么是大数据分析 免费
13.5. 讲次5:大数据分析的基本方法 免费
14. 第13周:数据的内在预测性 免费
14.1. 案例导读 免费
14.2. 讲次1:机器学习 免费
14.3. 讲次2:语义分析 免费
14.4. 讲次3:视觉分析 免费
14.5. 讲次4:情感分析 免费
14.6. 讲次5:神经网络 免费
15. 第14周:大数据分析的生命周期 免费
15.1. 案例导读 免费
15.2. 讲次1:商业案例评估 免费
15.3. 讲次2:数据标识 免费
15.4. 讲次3:数据获取与过滤 免费
15.5. 讲次4:数据提取 免费
15.6. 讲次5:数据验证与清理阶段 免费
15.7. 讲次6:数据聚合与表示阶段 免费
15.8. 讲次7:数据分析阶段 免费
15.9. 讲次8:数据可视化阶段 免费
15.10. 讲次9:分析结果的使用阶段 免费
16. 第15周:大数据分析的生命周期 免费
16.1. 案例分析 免费
16.2. 讲次1:云端大数据 免费
16.3. 讲次2:计算虚拟化 免费
16.4. 讲次3:存储虚拟化 免费
16.5. 讲次4:网络虚拟化 免费
16.6. 讲次5:数据即服务 免费
16.7. 讲次6:云的挑战 免费
17. 第16周:把握大数据发展的未来 免费
17.1. 案例分析 免费
17.2. 讲次1:数据科学 免费
17.3. 讲次1:数据科学 免费
17.4. 讲次2:数据科学家与数据工作者 免费
17.5. 讲次3:隐私权与安全性 免费
17.6. 讲次4:连接开放数据 免费
17.7. 讲次5:数据市场的兴起 免费