《ETL数据整合和处理》教学大纲.docx

《ETL数据整合和处理》课程是一门针对大数据技术类专业的必修课，旨在培养具备数据整合和处理技能的专业人才。课程总共64学时，包括30学时的理论教学和34学时的实验操作，总计4.0学分。在大数据和人工智能时代，数据的质量和数量对企业的决策和发展至关重要，而ETL（Extract, Transform, Load）技术则是管理和处理这些海量数据的关键。 课程的主要任务是让学生掌握Kettle工具，用于数据的抽取、清洗和加载。学生将学习如何设置定时任务，执行数据转换工程，并处理各种数据源，包括数据库、CSV文件、Excel文件等。此外，课程还将通过实际的无人售货机企业案例，使理论知识与实际应用相结合，以提升学生的实战能力。 课程内容按照学时分配，涵盖了从基础的ETL概念和工具介绍，到具体的源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等环节。在理论教学部分，学生将学习如何安装和配置JDK、MySQL数据库，以及Kettle运行环境。在实验操作中，他们将逐步掌握如何使用Kettle的各种组件，如表输入、CSV文件输入、Excel输入、生成记录、去除重复记录、替换NULL值、字段选择、增加常量等，以实现数据的清洗和转换。 记录处理环节，学生将学习如何使用排序记录、去除重复记录、替换NULL值、过滤记录、值映射、字符串替换、字符串操作、分组等组件，来处理和优化数据。此外，还会涉及字段的剪切、拆分，以及常量的添加等操作，以满足不同场景的数据处理需求。 通过这门课程，学生不仅能够理解和运用ETL的核心技术，还能为未来从事数据处理、数据分析和数据挖掘等工作打下坚实的基础。课程的教学方法结合了理论讲解和实践操作，确保学生能够在理论与实践中同步提升，从而更好地适应大数据和人工智能领域的职业发展。