《大数据应用能力训练》教学大纲.docx

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1、大数据应用能力训练教学大纲适用范围：2O2X版本科人才培养方案涕程代码：08160153课程性质：集中实践深学分：2学分周数：2周先修课程：大数据基础、数据结构等并修课程：无适用专业：数据科学与大数据技术、数据科学与大数据技术专升本开课单位：计算机科学与技术学院一、课程说明%大数据应用能力训练3课程是数据科学与大数据技术专业的集中实践课程。本课程以提湍人才培养质量为核心，以培养学生大数据分析创新思维和能力为目标，以创新人才培养机制为更点，努力培养学生的可持续发展能力，包括自主学习能力、实践能力、创新能力.二、课程目标通过实习,使学生达到如下目标：课程目标1：能好将数学、自然科学、工程基础和专业

2、知识用于解决数据科学与大数据技术领域的融杂工程何鹿。掌握大数据分析的整个生命周期；聚集、存储,分析、显示：掌握数据分析工程的创新设计能力：熟练运用大数据分析的相关工具。课程目标2：能帔范于科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术领域红架工程问遨进行研究，包括设计实验、分析与解择数据、并通过信息踪合得到合理有效的结论.课程目标3：在实习中,了解数据科学与大数据技术领域更杂工程树遨的社.会性因素与社会影响，熟悉人数据相关产业的产业政策和法律法规,合理分析人数据工程与社会、健康,安全、法律及文化之间的关系。课程目标4：在实习中，通过对奥杂的大数据项目问题分析，了解和学习多学科下新技术、新方法，独

3、立或与其他成员合作开展工作，井能铭胜任组织、协调和指挥团队开展工作.课程目标5：在实习中，能修回读外文文献,弁能够与小组成员及组外人员就具体实习问题展开交流沟通.三、课程目标与毕业要求1大数据应用能力训练3课程教学目标对数据科学与大数据技术专业毕业要求的支撑见*1课程做学目标与毕业要求关系毕业要求指标点谭程目标支持2.问分析2.3能运用数学、自然科学和数据科学与大数据技术工程科学基本原理，分析和脸证解决方案的合理性,并能终掌握解淡方案优化方法.谭理目标1：能师将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于评决数据科学与大数据技术领域的更杂工程同感.掌握大数据分析的胫个生命崩期：采集、存储、分析、显示

4、：掌握数据分析工程的创新设计能力；熟练运用人数据分析的相关工具.课程目标2：能将基于科学原理并采用科学方法对数据科学与大数据技术领域或杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解样数据并通过信息综合得到合理有效的结论，H6.工程于社会6.1了解数据科学与大数据技术领域红杂工程问SS的社仝性因素与社会影响,熟悉火数据相关产业的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规,能够合理分析大数据工程与社会、谊战、安全、法律及文化之间的关系,课程目标3：在实习中，了解数加科学与大数据技术领域更杂工程问麹的社会性因素与社会影响.熟悉大数据相关产业的产业政策和法律法规.合理分析大数据工程与社会、S1.康、安全、

5、法律及文化之间的关系.M9.个人和团队92理解团队怖作的必要性，理解多学科讨景下的团队中何个角色的定位与贡任，能终胜任团队成员的角色.独立完成团队分配的工作.课程目标4：在实习中,通过对复杂的大数据项目问题分析,了解和学习多学科下新技术、新方法.独立或与其他成员合作开展工作.并能够胜任组织、悔调和指挥团队开展工作.M10.沟通10.2掌握一门外语,具需广阔视野,能好在跨文化背景下与国内外同行及社会公众，就数据科学与大数据技术领域显朵工程问题进行沟通与交流，课程目标5：在实习中.能彰阅读外文文献，并能修与小组成员及组外人员就具体实习问区展开交流沟通.M11.项目管理11.2掌提数堀科学与大数据技

6、术领域J目的改计、开发流程和管理方法，具备基本的项目管理能力。课程目标4：在实习中,通针对红杂的大数据项目何逝，了解和学习多学科下新技术、新方法，独立或与其他成员合作开展工作，并能终胜任组织、协调和指挥团队开展工作.M注；表中-H（WXM（中）”表示獴程与相关毕业要求的关联度.四教学内容、教学要求与学时分配大数据应用能力训练的教学内容、教学方式与学时分配见表2.*2教学内容、教学襄求与学时分配饮学内容被学要求，教学点球点教学方式豫时安排对应的课程目标1.编写爬虫代码，抓取相关数据,教学要求I学生掌握大数据分析的解个生命周期中的数据采集.点：数据采集技术的介绍.建点：数据聚集技术的应用.讲授与录

7、像教学2天1.22.招数楙存谛在分布式存储系统之中.教学要求，学牛.掌握大数据分析的整个生命周期中的数据存储.点，数据存储关键技术介绍.魔点；数据存谛软件和代码应用。授录教学讲与像2天1、23.编写分析代码，时数据进行分析。教学要求：学生掌握大数据分析的整个生命周期中的数据分析.点I数据分析建模算法.速点：数据分析算法实现.指导项目开发2天1.21.实现可视化系统,对分析结果进行显示.教学要求，学生掌握大数据分析的整个生命周期中的数据可视化.点，数据可视化技术的多样实现.球点，可视化方案的设计。导日发指开2天1、25.软件整体调试。校学襄求：要求学生完成代码测武，MAi测试方法.难点：测试样例

8、的实现.讲授1天3、4、56.答辩脸收及实习报告.教学要求暨求学生完成实习答瘫、撰写实习报告.K点，实习内容答辩、实习报告。难点：实习内容答辩。考核1天3、4、5的10天（2冏）五教学方法及手段采用启发式教学，培养学生处考问遨、分析同题和解决问题的能力,引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，墙加讨论课、现场课以及答疑等教学环节，采用多媒体现场演示和小组讨论交流的方式进行现场教学，学习者应根据实训要求，以自学为主、教师讲授为辅，综合应用大数据平台各项目的使用方法，并养成自觉遵守国家标准的习惯。学生在教师的具体指导下进行实习，主要通过听取讲座、录像致学、组织参观等教学模式完成.实习结束后，在老师的

9、指导下,组织同学分组讨论、粉论.褴通弄懂实习过程中的一些问题.并撰写实习报告.六课程考核对课程目标的支撑课程成绩由实习表现、实习报告、实习答辩三部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表3。表3IR程考核对课程目标的支撑考核环节分值考核/评价细则课程目标12345实习表现30参加实习的主动性、积核性、实习记录的完整性、实习签到、遵纪守法、与指导老师的互动，V*41010IO实习报告30根据实习报告的规范性以及实习内容的论述评判.4101010实习答端10教师依据学生提交材料或报答辩论述、回答问题进行评价.15510IO合计：1002515202020七、考核与成绩评定1 .考核方式

10、及成愦评定实习采用优、良、中、及格、不及格五级评分制.90分以上为优，80-89分为37t79分为中，60-69分为及格,60分以下为不及格.总成绩分为三部分：实习表现、实习报告和实习答辩.其中，(D实习表现占30%.无故旷课达3次取消总成绩：实习报告占3照：(3)实习答辩占W2 .成绩评定标准考核内容、评价标准、所占比曳见发4,表4考核方式评价标准考核方式所占比()100x9090X28080x7070x60x60实习表现30正常参加实习,无迟到、早退忸况,认直听讲，第记完整。正常参加实习,无迟到、平退情况，认U听讲,能记册本完整。正常参加实习,无迟到、早退情况,认出听讲,笔记不全正常参加实习,无退到,偶尔早退，箔记不全。缺席实习较多，无实习能记。实习报告30报告内容全面、详实.课程建议好.报告内容全IhI%Vr%课程建议认识不到位.报告内容较全面,详实，课程建议认识不到位.报告内容不全面。报告内容不全面，字数未达到要求.实习答辩40回答问SS正确率大于9睇回答问题正确率大于80%回答问题正徜率大于70%回答同时正确率大于60%回答问鹿正确率小于60%