《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf《大数据技术原理与应用》课程标准.pdf 《大数据技术原理与应用》是一门专为物联网工程专业本科班设计的专业选修课程,旨在为学生提供大数据领域的基础知识和实践经验。课程的核心是构建学生对大数据技术的理解,包括其基本原理、关键技术和实际应用,同时培养他们的创新意识和实践技能。 课程内容涵盖大数据的基本概念,如大数据的定义、特征及其在互联网、生物医学和物流等领域中的应用。在理论学习的基础上,课程还深入到大数据处理架构,如分布式文件系统(如Hadoop HDFS)和分布式数据库的原理与实践。学生将学习如何使用这些系统,理解其访问接口、数据模型、实现原理和运行机制。 课程还涉及传统的数据库系统,比较数据库与分布式数据库的差异,例如NoSQL数据库(如MongoDB)和关系型数据库(如MySQL),并强调数据库的四大类型(键值、列族、文档、图形)和三大基石(ACID属性)。此外,云数据库的概念及其在大数据环境中的作用也会被讨论,如Amazon DynamoDB或Google Cloud Spanner的使用。 分布式并行编程模型,如MapReduce和Spark,是课程中的重要部分,学生将学习如何利用这些模型进行大数据分析和计算。流计算和图计算技术也将被介绍,它们在实时数据处理和复杂网络分析中有广泛应用。 课程设计注重理论与实践的结合,通过安排入门级别的实践环节,让学生亲手操作,加深对大数据关键技术的理解。这种实践环节可能包括数据采集、清洗、存储、分析和可视化等步骤,以帮助学生更好地掌握如Hadoop、Spark等工具的使用。 在教学过程中,课程会采用由浅入深的方式,逐步引导学生理解大数据的全貌。课程内容分为多个模块,每个模块都有明确的教学目标,确保学生在完成课程后,不仅具备大数据的理论知识,还能具备解决实际问题的能力。 《大数据技术原理与应用》课程旨在培养具备大数据技术基础知识、理解其工作原理并能够运用到实际项目中的专业人才。通过本课程的学习,学生将有能力应对未来大数据领域中的挑战,为智能家居、智能物流和云计算等相关领域的进一步研究打下坚实基础。
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