大数据专业课程大纲：理论与实践探索

《大数据》教学大纲是针对数据科学与大数据技术专业的一门核心课程，于2017年7月制定。这门课程是学生们在具备一定的先修课程知识如高等数据、线性代数和JAVA之后，进行进一步专业深化的必修课，旨在帮助他们理解和掌握大数据的核心概念、理论、技术和应用。 课程的目标明确，旨在通过系统的学习，使学生能够理解大数据的定义，掌握其研究内容和实际应用，了解其在互联网、商业和不同行业中的重要作用。学生不仅需要理解大数据的处理方法，还要学会如何利用所学知识进行数据采集、预处理，以及运用数据挖掘算法进行数据分析和解决问题。 教学内容分为五个主要部分，共计64个总学时，其中理论教学占36学时。第1章重点讲解大数据的基本概念，包括大数据的来源、应用场景和处理技术，确保学生对大数据有清晰的认识。第2章着重介绍数据采集工具Apache Kafka的使用方法和数据预处理技巧，特别是数据清洗、数据整合和ETL工具Kettle的应用，为后续数据处理奠定基础。 第3章深入到数据挖掘算法，涵盖分类、聚类、关联规则和预测模型等常用方法，要求学生能够理解和运用这些算法。第4章则关注大数据挖掘工具，如Mahout和SparkMllib，教授如何使用它们进行分类、聚类和协同过滤，同时让学生了解其他可能使用的工具。 第5章专门讲述R语言，这是一种重要的数据处理和统计分析语言。学生将学习R语言的历史、功能、应用领域，以及如何在Spark环境中进行分布式并行实时计算，尤其是通过SparkR进行操作。 通过这个教学大纲，学生将形成全面的大数据技能，不仅理论扎实，而且实践能力强，能够应对大数据时代的数据分析挑战，为他们的职业生涯在大数据领域打下坚实的基础。