【福建师范大学精品大数据导论课程列表】
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (1.1.1)--大数据导论课程简介》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (2.1.1)--什么是大数据》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (2.2.1)--1.2 《大数据的价值和作用》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (2.3.1)--1.3 《大数据时代的思维变革》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (3.1.1)--2.1 《大数据相关技术基础（1）》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (3.2.1)--2.2 《大数据相关技术基础(2)》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (3.3.1)--2.3 《大数据相关技术基础(3)》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.1.1)--3.1 《大数据来源》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.2.1)--3.2 《大数据采集》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.3.1)--3.3 《大数据预处理》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (4.4.1)--3.4 《大数据集成》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.1.1)--4.1.1 hadoop简介之一.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.2.1)--4.1.2 hadoop简介之二.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.3.1)--4.2 HDFS的简要介绍.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.4.1)--4.3 基于HDFS的数据库之一.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.5.1)--4.3 基于HDFS的数据库之二.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.6.1)--4.3 基于HDFS的数据库之三.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.7.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之一.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.8.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之二.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (5.9.1)--4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之三.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.1.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之一.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.2.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之二.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.3.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之三.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.4.1)--5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之四.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.5.1)--5.2 ApacheSpark之一.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.6.1)--5.2 ApacheSpark之二.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (6.7.1)--5.2 ApacheSpark之三.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.1.1)--6.1 《数据描述性分析》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.2.1)--6.2 《回归分析》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.3.1)--6.3 《聚类分析》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.4.1)--6.4 《分类分析》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (7.5.1)--6.5 《Weka软件简》课件PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.1.1)--7.1.1 《数据可视化的概念》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.2.1)--7.1.2 《数据可视化的发展历》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.3.1)--7.1.3 《数据可视化技术》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.4.1)--7.2.1 《数据可视化的技术分类》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.5.1)--7.2.2 《数据可视化具体方法》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.6.1)--7.3.1 《数据可视化工具简介》PPT.pdf
福建师范大学精品大数据导论课程系列 (8.7.1)--7.3.2 《Excel数据可视化方法与应用》.pdf
大数据是当今信息技术领域的重要主题，它涉及到海量、高增长速度、多源、多样化的信息资产，这些数据通过高级计算技术进行收集、存储、管理和分析，以揭示潜在的价值和模式。福建师范大学的精品大数据导论课程系列全面涵盖了大数据的各个方面，旨在帮助学生深入理解大数据的核心概念和技术。
在"城市大数据-1"这一部分中，课程重点关注了城市环境中大数据的应用。城市大数据是指城市运行过程中产生的大量数据，包括交通、环境、公共服务等各个领域的数据。这些数据的分析可以帮助提升城市管理效率，推动智慧城市建设。
智能交通是城市大数据应用的一个关键领域。例如，滴滴大数据被用来优化出行服务，通过对乘客行程的实时和离线轨迹数据进行分析，可以实现更有效的路线规划、供需平衡以及交通拥堵的缓解。轨迹数据通常包括时间戳、经纬度信息，通过空间关联和聚合分析，可以揭示出交通流量的规律和模式。
此外，智慧信号灯是另一个利用大数据的例子，如潮汐车道的设置，可以根据实时交通状况调整道路的使用方向，这种全生命周期解决方案依赖于大量的视频输入和智能研判技术。中科曙光等公司在智能交通领域提供了强大的数据处理和分析能力，能够实时响应复杂的城市交通需求。
课程中还可能涉及推荐系统，这是大数据在商业应用中的典型示例，通过对用户行为和偏好的深度学习，提供个性化的商品或服务推荐，提高用户体验和商业效益。
在技术层面，课程会涵盖Hadoop、HDFS和数据仓库等相关技术。Hadoop是分布式处理框架，其核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）为大数据存储提供了高容错性和可扩展性的解决方案。数据仓库则是一种专门设计用于数据分析的大规模数据存储系统，常与Hadoop结合使用，以支持高效的数据挖掘和分析。
MapReduce是Hadoop中的并行计算模型，它将大型数据集分解为小任务，分布在网络中的多台机器上并行处理，然后汇总结果。随着技术发展，Apache Spark作为新一代的大数据处理框架，以其内存计算的特性显著提升了数据处理速度，也在课程中得到讲解。
在数据分析和可视化方面，课程会教授如何利用Weka这样的工具进行描述性分析、回归分析、聚类分析和分类分析，以及如何通过数据可视化工具如Excel来呈现和解释复杂的数据模式，使决策者能够更好地理解和利用大数据资源。
福建师范大学的大数据导论课程系列提供了一个全面的学习路径，从大数据的基本概念到具体的应用场景，再到核心技术的实现，旨在培养具备大数据分析和处理能力的专业人才。通过学习这个系列课程，学生将对大数据的全貌有深入的理解，并具备解决实际问题的能力。
