《ETL数据整合和处理》教学大纲.docx

《ETL数据整合和处理》是大数据技术类专业的重要课程，其核心目标在于培育学生掌握数据整合及处理的专业技能。课程采用理论与实践相结合的教学模式，让学生通过4.0学分的64学时（包含30学时的理论讲解和34学时的实验操作）课程学习，能够熟练使用Kettle这一强大的ETL工具。课程内容覆盖了从ETL基本概念、工具使用到数据处理的各个核心环节，帮助学生深入理解数据的价值以及ETL在大数据管理和分析中的关键作用。 课程的理论部分主要包括JDK、MySQL数据库和Kettle运行环境的安装配置知识，为学生提供扎实的技术基础。而实验操作部分则着重于让学生通过具体的案例学习，掌握使用Kettle的各类组件进行数据的抽取、清洗和加载。其中，包括了表输入、CSV文件输入、Excel输入等数据源处理，以及生成记录、去除重复记录、替换NULL值、字段选择、增加常量等数据转换功能，确保学生在实际操作中能够灵活运用所学知识。 在记录处理环节，学生将学习如何对数据进行排序、去除重复、替换NULL值、过滤记录、值映射、字符串替换和操作、分组等，以优化数据质量。字段处理部分则涉及字段剪切、拆分和常量的添加，以满足多种数据处理场景需求。通过这些实践操作，学生能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。 在实际应用方面，课程通过无人售货机企业案例，将抽象的理论知识具体化，让学习过程更加生动和贴近实际。学生不仅能够学习到ETL的实战技能，还能够通过案例分析，理解如何在企业中应用这些技术以解决数据整合和处理的实际问题，从而为未来职业生涯打下坚实的基础。 课程的教学方法注重理论与实践的平衡，教师将引导学生通过课堂讲解、案例分析、实验操作等多元化教学手段，确保学生能够全面掌握ETL的核心技术。同时，教师将鼓励学生参与讨论和团队合作，以培养学生的沟通能力和团队协作精神。通过这种互动式学习，学生可以在实际操作中不断提高，同时也为将来融入大数据和人工智能领域做好充分准备。 《ETL数据整合和处理》课程通过系统性的教学安排和实践操作，致力于培养学生具备数据整合、清洗和加载的专业技能，以及在大数据和人工智能时代下，解决实际数据处理问题的能力。随着数据量的不断增加和数据重要性的日益提升，掌握ETL技术对于数据分析师、数据工程师以及数据科学家等职业来说，都显得尤为重要。这门课程不仅为学生提供了一个学习和实践ETL技术的平台，也为他们在未来的行业竞争中获得优势提供了有力支撑。