云计算与大数据课程教学大纲解析

“本科《云计算与大数据》课程教学大纲，由计算机科学与技术教研室开设，是一门专业基础课，旨在教授云计算与大数据处理的原理和技术。课程总学时48，包括40学时理论讲授和8学时实验，开在第五学期，要求学生有操作系统、数据库原理和面向对象程序设计的基础。推荐教材和参考资料涉及多个知名作者和出版社。课程通过研讨式教学，培养学生的自主学习和实践能力，让学生掌握大数据采集、传输、处理和应用，以及Hadoop等分布式系统的基础。” 《云计算与大数据》课程深入探讨了当前IT行业的核心领域，旨在让学生理解和掌握云计算和大数据的核心概念和技术。课程内容涵盖以下几个关键知识点： 1. **云计算基础**：课程会讲解云计算的分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算和效用计算等关键技术，这些都是构建云服务的基础。学生将学习如何利用这些技术构建和管理云计算平台。 2. **大数据概述**：大数据不仅涉及数据的规模，还包括数据的多样性、速度和价值。课程将介绍大数据的生命周期，包括数据的采集、传输、存储、处理和应用，以及非关系型数据管理。 3. **大数据处理技术**：课程将重点讲解Hadoop分布式系统基础架构，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，这是处理大规模数据的关键工具。此外，还会涉及HBase、Hive、Zookeeper、Avro和Pig等大数据相关技术。 4. **云计算架构**：在大数据环境下，云计算架构的角色至关重要。学生将学习如何设计和构建支持大数据处理的云计算平台，理解不同组件如何协同工作以提供高效服务。 5. **大数据应用**：课程会结合实际工程应用，如医疗和物联网，让学生理解大数据技术的实际应用，并能构建相应的分析与应用平台。 6. **实践与动手能力培养**：教学方式采用研讨式，强调实践操作。学生需要独立钻研技术细节，搭建软件平台，进行实际运行，并进行上台讲解和论文撰写，以提升自主学习和动手能力。 通过这门课程的学习，学生不仅能理解云计算和大数据的理论基础，还能具备实际操作和应用的能力，为未来在IT行业特别是云计算和大数据领域的工作打下坚实基础。同时，课程还关注技术发展趋势，以促进相关教学改革，确保学生能够适应快速变化的技术环境。