《大数据概论》
课程教学大纲
院（系/部）：数学与信息科学学院
教研室：数据科学教研室
日期：2023年5月
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《大数据概论》课程教学大纲
课程英文名称：Introductionofbigdata课程编码：0715008007
总学分/总学时：1/16理论学时/实验学时：16/0
课程性质：专业拓展课先修课程：无
课程负责人：王英瑛适用专业：需要了解大数据知识的相关专业
开课单位：数学与信息科学学院大纲制定者：王英瑛
大纲审定者：王英瑛大纲审定时间：2023年5月
本大纲适用2023版相关专业人才培养方案
一、课程简介
本课程是一门数字素养类的公共基础课程，面向理工科本科学生，着重介绍大数据的
采集、存储、处理、分析和可视化等技术，并分析大数据的发展趋势、存在的问题、解决
方案等。通过本课程的学习，使学生了解大数据的基础技术，大数据计算与云存储相关技
术，数据采集与分析技术，以及大数据的应用等。
二、课程目标与毕业要求关系
（一）课程目标
1．知识传授目标
1-1了解大数据基础技术，包括操作系统、编程语言、数据库、算法。
1-2了解大数据计算与云存储相关技术，包括MapReduce、Spark、Flink、云计算。
1-3掌握数据采集、分析和可视化技术，包括网络爬取、数据集成、Python数据分析、
数据可视化。
1-4了解大数据在金融、医疗、教育、环境、交通等行业的应用等。
能力培养目标
2-1技术应用能力。了解主流操作系统的基本技能，熟悉并理解关系型数据库及NoSQL
数据库在大数据环境中的角色，以及如何针对不同场景选择合适的数据库技术。了解
MapReduce模型、Spark和Flink等分布式计算框架的工作原理及其在处理大规模数据集
时的应用方法，同时能够理解和配置云计算资源以支持大数据存储与计算。
2-2数据处理与分析能力。了解网络数据抓取技术和工具，能够从公开或特定渠道获
取所需数据。学会利用ETL（Extract-Transform-Load）过程整合异构数据源，实现数据集
成与预处理。掌握使用Python等编程语言进行数据清洗、探索性数据分析以及初步的数
据可视化技术。
2-3跨领域应用创新能力。识别并分析大数据在金融风险评估、精准医疗、在线教育、
环境监测、智能交通等多个行业领域的应用场景，并能够结合具体案例探讨和设计可行的
大数据解决方案。
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价值塑造目标
3-1数据驱动决策意识。通过学习，培养学生形成基于数据事实决策的习惯，强调在
解决实际问题中数据的重要性，提升其在各行各业中利用大数据洞察潜在规律和趋势的能
力。
3-2持续学习与适应变化的能力。鼓励学生关注大数据及相关技术的最新发展动态，
养成追踪前沿科技的良好习惯，以适应不断发展的大数据生态系统和技术革新所带来的挑
战与机遇。
3-3团队协作与沟通能力。通过课程项目和案例分析，促进学生之间的团队合作，提
高他们在多元背景下的沟通交流能力和项目管理技巧，以应对复杂的大数据项目实施与交
付任务。
（二）课程目标对毕业要求的支撑关系
课程目标1-1与毕业要求的关系：该课程旨在让学生掌握大数据基础技术，支撑了毕
业需具备的“工程技术基础知识”要求，通过此课程的学习，学生将能够建立坚实的技术
基石，为未来从事涉及大数据系统开发、管理和分析等工作提供必备的知识和技能。
课程目标1-2与毕业要求的关系：课程中涵盖的大数据计算与云存储相关技术，如
MapReduce、Spark、Flink以及云计算服务等，有力支撑了“高级工程能力”方面的毕业要
求，通过学习现代大数据处理架构，可以适应快速发展的信息技术