大数据技术应用基础 课程标准.doc

### 大数据技术应用基础课程知识点解析 #### 一、课程性质与任务 - **课程性质**： - 《大数据技术应用基础》是一门针对大数据与会计、大数据与财务管理等多个专业的专业基础课程。 - 该课程旨在让学生了解大数据的发展历程、基本概念及其在各个领域中的应用。 - 课程重视培养学生的理论理解能力、实操技能、职业素养及社会适应能力。 - **课程任务**： - 贯彻党的教育方针，强调立德树人，以满足企业数字化转型过程中对财务数字化人才的需求。 - 通过学习大数据的基础知识和技术应用，提升学生的数据分析能力，使其能够运用大数据解决财务管理中的实际问题。 #### 二、课程目标 - **总体目标**： - 通过丰富的案例学习，帮助学生建立数据分析的思维模式，并具备运用大数据技术解决实际问题的能力。 - 强调学生主体地位，教师辅助指导，实现教、学、做的统一，以促进学生的全面发展。 - 培养学生的诚信品质、严谨态度、工匠精神和社会责任感。 - **具体目标**： - 思政与素质目标： - 培养学生具备良好的职业道德和社会责任感。 - 提升学生的信息化素养，包括信息检索、处理和分析能力。 - 培养团队合作意识和沟通能力。 - 知识与技能目标： - 掌握大数据的基本概念和发展历程。 - 理解数据存储与处理的基本原理和技术。 - 学习数据采集、清洗、整理的方法。 - 掌握常用的数据可视化工具和技术。 - 能够运用大数据分析工具进行简单的数据分析。 - 方法与过程目标： - 通过实际案例分析，学会运用大数据解决具体问题的过程。 - 学会如何利用大数据工具和技术进行数据处理和分析。 #### 三、课程内容及课时安排 - 课程总学时为48学时，其中理论学时24学时，实践学时24学时。 - 课程内容可能涵盖但不限于以下方面： - 大数据概述与发展历程 - 数据存储技术（如Hadoop、NoSQL数据库） - 数据处理技术（如MapReduce、Spark） - 数据分析与挖掘基础 - 数据可视化工具和技术 - 大数据在财务管理中的应用案例分析 - RPA财务机器人应用介绍 - 课时安排将根据具体内容合理分配理论讲解和实践操作的时间。 #### 四、教学方法与教学手段 - **教学方法**： - 讲授法：教授基础知识和理论概念。 - 案例分析法：通过典型应用案例加深理解。 - 实验实训法：提供实践机会，增强技能掌握。 - 分组讨论法：鼓励学生之间的互动交流。 - **教学手段**： - 电子课件：利用多媒体展示教学内容。 - 在线资源：推荐相关书籍、论文和在线课程。 - 实验平台：提供大数据处理的实验环境。 - 云服务：利用云计算资源进行大数据分析实践。 #### 五、教学评价 - 采用多元化评价方式，包括平时成绩、项目作业和期末考试等。 - 平时成绩注重考察学生的学习态度、课堂表现和作业完成情况。 - 项目作业要求学生综合运用所学知识解决实际问题。 - 期末考试评估学生对核心知识点的理解和掌握程度。 #### 六、教学实施保障 - **师资队伍**： - 由具有丰富实践经验的专业教师组成。 - 定期组织教师培训，提升教学水平。 - **专业教学资源**： - 配备完善的实验室设施。 - 提供充足的图书资料和在线资源。 - 与企业合作，引入行业前沿技术和案例。 - **教学环境**： - 创建积极向上的学习氛围。 - 保障良好的硬件设施和软件支持。 - 构建开放式的交流平台，促进师生之间的互动。 #### 七、总结 《大数据技术应用基础》课程是大数据相关专业的重要基础课程之一，不仅涵盖了大数据的基本理论和技术，还注重培养学生的实践能力和综合素质。通过该课程的学习，学生将能够掌握大数据的核心知识，为未来的职业生涯奠定坚实的基础。