荣获2013年度、2017年度和2020年度厦门大学奖教金(教学类),争做教学领域的“拼命三郎”
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欢迎观看林子雨主讲《大数据技术原理与应用》MOOC视频
欢迎观看林子雨主讲《Spark编程基础》MOOC视频
主讲《大数据技术基础》课程,编著出版教材《大数据技术原理与应用》,第1版由人民邮电出版社2015年6月正式出版发行,第2版于2017年1月出版发行,第3版教材于2021年1月出版发行(ISBN:978-7-115-54405-6),已经被国内500多所高校采用: 大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术,备受关注。大数据无处不在,包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业,都融入了大数据的印迹,大数据对人类的社会生产和生活必将产生重大而深远的影响。 大数据时代的到来,迫切需要高校及时建立大数据技术课程体系,为社会培养和输送一大批具备大数据专业素养的高级人才,满足社会对大数据人才日益旺盛的需求。本书定位为大数据技术入门教材,为读者搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。本书将系统梳理总结大数据相关技术,介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用,帮助读者形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识,为读者在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。在本书的基础上,感兴趣的读者可以通过其他工具书,继续深入学习和实践大数据相关技术。 本书系统介绍了大数据相关知识,全书共17章,内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节安排了入门级的实践操作,以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。 本书紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想,对大数据知识体系进行系统梳理,做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。本书共分四大部分,包括大数据基础篇、大数据存储篇、大数据处理与分析篇和大数据应用篇。 本书在撰写过程中,我参考了大量国内外教材、专著、论文和资料,对大数据知识进行了系统梳理,有选择性地把一些重要知识纳入本书。本书也是我多年在数据科学领域从事教学、科研、产业方面工作的系统总结。但是,本人才疏学浅,难免有许多不足之处,望学术同仁不吝赐教。
与教材配套的《大数据技术原理与应用》MOOC课程,已经于2017年11月6日在中国大学MOOC上线观看)。
《大数据基础编程、实验和案例教程》(教程官网)是《大数据技术原理与应用》教材的唯一指定实验指导书。本教程侧重于介绍大数据软件的安装、使用和基础编程方法,并提供了大量实验和案例。由于大数据软件都是开源软件,安装过程一般比较复杂,也很耗费时间。为了尽量减少读者搭建大数据实验环境时的障碍,笔者在本教程中详细写出了各种大数据软件的详细安装过程,可以确保读者顺利完成大数据实验环境搭建。 本教程共12章,详细介绍了系统和软件的安装、使用以及基础编程方法。第1章介绍大数据关键技术和代表性软件,帮助读者形成对大数据技术及其代表性软件的总体性认识;第2章介绍Linux系统的安装和使用方法,为后面其他章节的学习奠定基础;第3章介绍分布式计算框架Hadoop的安装和使用方法;第4章介绍分布式文件系统HDFS的基础编程方法;第5章介绍分布式数据库HBase的安装和基础编程方法;第6章介绍典型NoSQL数据库的安装和使用方法,包括键值数据库Redis和文档数据库MongoDB;第7章介绍如何编写基本的MapReduce程序;第8章介绍基于Hadoop的数据仓库Hive的安装和使用方法;第9章介绍基于内存的分布式计算框架Spark的安装和基础编程方法;第10章介绍5种典型的可视化工具的安装和使用方法,包括Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau等;第11章介绍数据采集工具的安装和使用方法,包括Flume、Kafka和Sqoop。第12章介绍一个大数据课程综合实验案例,即网站用户购物行为分析。
厦门大学林子雨、赖永炫、陶继平编著《Spark编程基础(Scala版)》(教程官网),2018年3月正式由人民邮电出版社出版发行(ISBN:978-7-115-47598-5)。
本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作,以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源,包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。本书可以作为高等院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术等专业的进阶级大数据课程教材,用于指导Spark编程实践,也可供相关技术人员参考。
与教材配套的《Spark编程基础(Scala版)》MOOC课程,已经于2018年2月26日在网易云课堂上线观看)。
林子雨编著免费网络教程《Spark入门教程》于2016年10月31日正式上线发布。Spark最初诞生于伯克利大学的AMP实验室,是一个可应用于大规模数据处理的快速、通用引擎。2013年,Spark加入Apache孵化器项目后,开始获得迅猛的发展,如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一(即Hadoop、Spark、Storm)。从2016年9月开始,笔者开始带领厦门大学数据库实验室团队,建设“Spark入门教程”教学资源,作为大数据学习探路先锋,寻找出一条学习Spark技术的捷径,降低学习难度,节省学习时间,辅助高校教师顺利开设Spark课程。
2016年11月29日,由厦门大学数据库实验室团队开发的“大数据课程实验案例:网站用户行为分析”V1.0版本(访问案例官网),正式上线发布,免费向全国高校共享。本案例旨在满足全国高校大数据教学对实验案例的迫切需求,案例采用2000万条网站用户购物数据集,涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作,涵盖Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用方法。案例适合高校(高职)大数据教学,可以作为学生学习大数据课程后的综合实践案例。本案例将帮助高校在大数据教学中达到以下目的:熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系统和软件的安装和使用;了解大数据处理的基本流程;熟悉数据预处理方法;熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入导出;熟悉使用R语言进行可视化分析;熟悉使用Elipse编写Java程序操作HBase数据库。
点击这里进入“高校大数据课程公共服务平台”点击这里观看“高校大数据课程公共服务平台3分钟FLASH动画宣传片”
获得教学项目资助和荣誉
*“全国高校大数据课程公共服务平台的研究与实践”正式获批成为2016年福建省教改课题(查看新闻
*《大数据技术原理与应用》课程获得厦门大学在线开放课程立项(查看新闻
*获评“2019年福建省精品在线开放课程”(查看新闻
*获得2013年度、2017年度、2020年度和2023年度厦门大学教学类奖教金
*获得2017年度厦门大学高等教育教学成果奖二等奖(查看新闻
*获得2018年度厦门大学高等教育教学成果特等奖
*获得2018年度福建省高等教育教学成果奖二等奖(个人排名第一)
*主讲的《大数据技术原理与应用》课程荣获“2018年国家精品在线开放课程”、“2020年国家级线上一流本科课程”和“2021年福建省线上线下混合一流本科课程”
*入选“2021年高校计算机专业优秀教师奖励计划”(查看新闻
*荣获“2022年福建省高等教育教学成果奖特等奖(个人排名第一)”(查看新闻
*主讲的《Spark编程基础》课程荣获“2021年国家级线上一流本科课程”(查看新闻
*获批“2023年厦门大学大数据课程虚拟教研室(校级)”
承办教学研讨会
*第1届全国高校大数据教学研讨会
*第2届全国高校大数据教学研讨会
*第3届全国高校大数据教学研讨会
*第4届全国高校大数据与人工智能教学研讨会
*第5届全国高校大数据与人工智能教学研讨会
*第6届全国高校大数据与人工智能教学研讨会
2015年12月4日至6日,“第5届全国高等学校计算机程序设计课程研讨会”在厦门大学科学艺术中心音乐厅隆重举行。本届研讨会由教育部高等学校计算机类专业教育指导委员会主办,厦门大学与清华大学出版社承办,旨在进一步深化高等教育教学改革,加强各高校教师之间的沟通交流,全面提升高校计算机课程教学质量。来自全国100多所院校的360余名教师参加了本次研讨会,参会人数规模创历届之最。厦门大学数据库实验室林子雨老师和全体学生志愿者承担本次研讨会的会务工作,全力协助厦门大学和清华大学出版社顺利召开本次会议。服务内容包括制作和维护大会官网、微信群实时值班答疑、宾馆注册接待、会场服务等(点击这里查看会务组工作纪实)。
“NDBC2016全国高校大数据教学论坛”于2016年10月15日下午在深圳大学顺利举行。本届论坛由中国计算机学会主办,中国计算机学会数据库专委会、厦门大学数据库实验室、深圳大学共同承办,旨在探讨高校大数据课程体系建设,分享大数据先进教学经验方法,推进大数据教学与产业实践衔接融合。来自全国100余所高校的200余位教师、学生参加了本次论坛,数据库专委会主任杜小勇教授和副主任李战怀教授担任论坛主持。林子雨老师做了大会特邀报告。
2017年5月12日至13日,第1届全国高校大数据教学研讨会(BDTS2017)在厦门大学科艺中心音乐厅隆重举行。本届研讨会由教育部高等学校计算机类专业教育指导委员会主办,厦门大学、厦门理工学院、贵州师范大学、人民邮电出版社联合承办,旨在搭建专业的大数据教学交流平台,汇聚全国高校大数据教学精英力量,共同探讨大数据专业和课程体系建设,为加快推进全国高校大数据教学发展贡献力量。来自全国300多所院校的400余名教师参加了本次研讨会。厦门大学谭绍滨校长助理、人民邮电出版社教育中心营销部肖稳副主任,北京大学、中国科学院、厦门大学、华东师范大学、同济大学等重点院校的6位大数据教学知名专家,以及来自国内知名大数据企业的3名业界专家出席会议并做特邀大会报告。厦门大学林子雨助理教授主持会议并做大会特邀报告。
2018年5月11日至12日,第2届全国高校大数据教学研讨会(BDTS2018)在厦门大学科艺中心音乐厅隆重举行。本届研讨会由教育部高等学校计算机类专业教育指导委员会主办,厦门大学、厦门理工学院、西北农林科技大学、兰州交通大学、人民邮电出版社联合承办,旨在搭建专业的大数据教学交流平台,汇聚全国高校大数据教学精英力量,共同探讨大数据专业和课程体系建设,为加快推进全国高校大数据教学发展贡献力量。来自全国200多所院校的300余名教师参加了本次研讨会。
2019年5月10日至11日,第3届全国高校大数据教学研讨会(BDTS2019)在厦门大学科艺中心音乐厅隆重举行。本届研讨会由教育部高等学校计算机类专业教育指导委员会主办,厦门大学、中南大学、山东农业大学、淮北师范大学、集美大学、厦门理工学院联合承办,旨在搭建专业的大数据教学交流平台,汇聚全国高校大数据教学精英力量,共同探讨大数据专业和课程体系建设,为加快推进全国高校大数据教学发展贡献力量。来自全国300多所院校的400余名教师参加了本次研讨会。
举办全国高校大数据课程教师培训交流班
2016年8月——2023年1月,顺利举办第1期、第2期、第3期、第4期、第5期、第6期、第7期、第8期、第9期、第10期,第11期,第12期,第13期,第14期,第15期,第16期、第17期、第18期、第19期和第20期全国高校数据课程教师培训交流班,来自全国500多所高校的700余位教师汇聚一堂,培训学习、探讨交流、成果丰硕。培训班由厦门大学数据库实验室主办,由林子雨老师担任培训讲师,为来自全国各地的高校教师讲解大数据课程开课指南和课程体系,培训交流班内容丰富,形式多样,包括开班式、授课、游戏、看电影、研讨会、参观、毕业晚会等,为学员带来全新的培训感受,在收获大数据知识的同时,也拓展了视野,增进了友谊!点击这里访问历史所有培训班的班级主页
教学常用资源
厦门大学校区平面图 厦门大学往返翔安校区班车 厦门大学校历
课程介绍
课程名称 课程类型 授课对象 学时 授课难度 授课地点
大数据导论 计算机系专业选修课 计算机系大二本科生 32 厦大翔安校区
大数据导论(通识课版) 全校公共选修课 全校本科生 32 厦大本部
大数据处理技术 研究生选修课 计算机系研究生 32 厦大海韵园
大数据技术基础 研究生选修课 计算机系研究生 32 厦大海韵园
数据库系统原理 本科生必修课 计算机系大三本科生 60 厦大海韵园
分布式数据库技术 学院研究生选修课 信息学院(主要是计算机系)研究生 51 厦大海韵园
C程序设计基础 全校公共选修课 非计算机专业本科生 64 厦大本部
计算机应用基础 全校公共选修课 非计算机专业本科生 39 厦大本部
计算机导论之数据库篇 学院选修课 信息科学与技术学院本科生 48 厦大海韵园
我撰写的课程指南(供任课教师使用)
指南名称 说明 下载
C程序设计基础课程指南 本指南由林子雨撰写,仅供参考,不具有权威性。指南内容包括:课程介绍、考试大纲、课堂FTP、必做作业、理论课授课方法和讲义PPT、上机实践课、助教工作、教材习题答案、期末考试等,并包含很多“附件”内容。 请任课老师发送邮件给我索取指南
我编写的课程教材
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教材名称 说明 详细
《大数据导论》 本书详细阐述了培养复合型大数据专业人才所需要的大数据相关知识。全书共9章,内容包括大数据概述、大数据与其他新兴技术的关系、大数据基础知识、大数据应用、数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化、大数据分析综合案例。在大数据基础知识部分,详细介绍了与培养学生的数据素养相关的知识,包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放、大数据交易和大数据治理。本书可以作为高等院校大数据专业的导论课教材,也可供相关技术人员参考。 访问本书主页
《大数据导论(通识课版)》 本书详细阐述了培养具有数据素养的综合型人才所需要的大数据相关知识储备。本书在确定知识布局时,秉持的一个基本原则是,紧紧围绕通识教育核心理念,努力培养学生的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。全书共11章,内容包括大数据概述,大数据与云计算、物联网、人工智能,大数据技术,大数据应用,大数据安全,大数据思维,大数据伦理,数据共享,数据开放,大数据交易,大数据治理。为了避免陷入空洞的理论介绍,本书在很多章节都融入了丰富的案例,这些案例就发生在我们生活的大数据时代,很具有代表性和说服力,能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。 访问本书主页
《Python程序设计基础教程(微课版)》 本书详细介绍了获得Python基础编程能力所需要掌握的各方面技术。全书共15章,内容包括Python语言概述、基础语法知识、程序控制结构、序列、字符串、函数、面向对象程序设计、模块、异常处理、基于文件的持久化、基于数据库的持久化、图形用户界面编程、正则表达式、网络爬虫、常用的标准库和第三方库等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作,以便读者更好地学习和掌握Python编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源,包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、上机实验指南等。 访问本书主页
《大数据技术原理与应用》 本书在《大数据技术基础》(林子雨汇编)的基础上重新编著而成,第1版教材已经于2015年6月由人民邮电出版社正式出版发行,第2版教材于2017年1月出版发行,第3版教材于2021年1月出版发行。本书系统介绍了大数据相关知识,全书共有13章,系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、Spark、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节,安排了入门级的实践操作,让读者更好地学习和掌握大数据关键技术。 访问本书主页
《大数据基础编程、实验和案例教程》 本教程是林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材的配套实验指导书,本书第1版于2017年8月由清华大学出版社出版发行,第2版于2020年10月出版发行。《大数据技术原理与应用》侧重于大数据知识框架和理论介绍,而本教程侧重于介绍大数据软件的安装、使用和基础编程方法,并提供了大量实验和案例。由于大数据软件都是开源软件,安装过程一般比较复杂,也很耗费时间。为了尽量减少读者搭建大数据实验环境时的障碍,笔者在本教程中详细写出了各种大数据软件的详细安装过程,可以确保读者顺利完成大数据实验环境搭建。 访问教材官网
《数据采集与预处理》 本书详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术。全书共8章,内容包括概述、大数据实验环境搭建、网络数据采集、分布式消息系统Kafka、日志采集系统Flume、数据仓库中的数据集成、ETL工具Kettle、使用pandas进行数据清洗。本书在网络数据采集、Kafka、Flume、Kettle、pandas等重要章节安排了丰富的实践操作,以便读者更好地学习和掌握数据采集与预处理的关键技术。 访问教材官网
《Spark编程基础(Scala版)》 本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作,以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源,包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。 访问教材官网
《Spark编程基础(Python版)》 本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark MLlib等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作,以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源,包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、上机实验指南等。 访问教材官网
《Flink编程基础(Scala版)》 本书以Scala作为开发Flink应用程序的编程语言,系统介绍了Flink编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Flink的设计与运行原理、Flink环境搭建和使用方法、DataStream API、DataSet API、Table API&SQL、FlinkCEP等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作,以便读者更好地学习和掌握Flink编程方法。 访问教材官网
《大数据实训案例——电影推荐系统》 本案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程,涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。本案例适合用于高校大数据实训课程的教学。通过本案例,将有助于学生综合运用大数据课程知识以及各种工具软件,实现数据分析全流程操作。 访问教材官网
《大数据实训案例——电信用户行为分析》 本案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程,涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。本案例适合用于高校大数据实训课程的教学。通过本案例,将有助于学生综合运用大数据课程知识以及各种工具软件,实现数据分析全流程操作。 访问教材官网
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大数据导论 2019年12月网易云课堂 课程旨在对学习者进行数据素养教育,课程紧紧围绕通识教育核心理念,努力培养学习者的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力,使其在大数据时代获得更好的生存和发展空间。本课程高屋建瓴探讨大数据,内容深入浅出,简单易懂,学习者不需要具备任何计算机基础。课程内容包括大数据概述,大数据与云计算、物联网、人工智能,大数据技术,大数据应用,大数据安全,大数据思维,大数据伦理,数据共享,数据开放,大数据交易,大数据治理。 观看
Spark编程基础(Python版) 2019年6月网易云课堂 本课程属于进阶级大数据课程,由全国高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲,采用林子雨等编著的《Spark编程基础(Python版)》作为课程教材。课程内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib等。 观看
Spark编程基础(精美MOOC版本) 2019年3月中国大学MOOC 本课程属于进阶级大数据课程,由全国高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲,采用林子雨等编著的《Spark编程基础(Scala版)》作为课程教材。课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等。 观看
Spark编程基础(朴素画面版) 2018年11月网易云课堂 本课程属于进阶级大数据课程,由全国高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲,采用林子雨等编著的《Spark编程基础(Scala版)》作为课程教材。课程内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等。 观看
大数据技术原理与应用(精美MOOC版本) 2017年11月6日中国大学MOOC 涵盖大数据、云计算和物联网概念及其相互关系、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化、大数据应用等。 观看
大数据技术原理与应用(朴素画面版) 2016年3月29日网易云课堂 涵盖大数据、云计算和物联网概念及其相互关系、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化、大数据应用等。 观看
数据采集与预处理 2022年11月网易云课堂 详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术。全书共8章,内容包括概述、大数据实验环境搭建、网络数据采集、分布式消息系统Kafka、日志采集系统Flume、数据仓库中的数据集成、ETL工具Kettle、使用pandas进行数据清洗。 观看
Spark编程基础(Scala版 第2版) 2023年1月哔哩哔哩网站 以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言,系统地介绍了Spark编程的基础知识。全书共9章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib。 观看
我的结课仪式
时间 地点 课程 参与学生 详情
20112年12月31日晚上7点到10点 厦门大学曾厝垵学生公寓教学楼306教室 分布式数据库技术 厦门大学计算机科学系2012级研究生40人 点击进入
2011年12月26日晚上7点到10点 厦门大学海韵教学楼102教室 分布式数据库技术 厦门大学计算机科学系2011级研究生81人 点击进入
2010年12月27日晚上7点到10点 厦门大学海韵教学楼202教室 分布式数据库技术 厦门大学计算机科学系2010级研究生78人 点击进入
2009年12月31日下午2点30分到5点 厦门大学海韵教学楼306教室 分布式数据库技术 厦门大学计算机科学系2009级研究生32人 点击进入
班级合影
授课时间 课程 授课班级 班级人数 照相时间 合影 班级相册
2013-2014秋季学期 大数据技术基础 计算机系2013级研究生 59 2013-12-28 合影 班级相册
2012-2013秋季学期 分布式数据库技术 计算机系2012级研究生 42 2012-12-17 合影 班级相册
2011-2012秋季学期 分布式数据库技术 计算机系2011级研究生 81 2012-1-4 合影 班级相册
2010-2011秋季学期 分布式数据库技术 计算机系2010级研究生 78 2011-1-3 合影 班级相册
2009-2010秋季学期 分布式数据库技术 计算机系2009级研究生 32 2009-12-31 合影 班级相册
担任教学辅导历史
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 主讲教师 本人任务
2012-2013春季学期 数据库系统原理 计算机系2010级本科生 120 1-14周每周(第1、2节)海韵区学生公寓305;1-14周每周(第3、4节)海韵区学生公寓104;第5、7、9、11、13、14、15周单周下午5678结,海韵实验楼401、404 张东站 担任教学辅导并全程参与课程旁听,批改作业,指导学生上机实践
授课历史(自己主讲课程)
2024年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2023-2024春季学期 数据库系统原理 计算机系2021级本科生 87 (1)理论课:1-14周 星期四 第3节-第4节 坤銮楼(2号楼)C204,1-14周 星期一 第5节-第6节 坤銮楼(2号楼)C204,(2)上机课:4-14周(双) 星期四 第5节-第8节 文宣楼(4号楼)A402 黄万嘉、曹基民 访问班级主页
2023-2024春季学期 大数据处理技术 计算机系2023级研究生 66 1-15周 星期一[9-10节]厦大翔安校区西部片区2号楼108 张正义、余旭阳 访问班级主页
2023-2024春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生2021级本科生专业选修课 82 15周 星期三 第7节-第8节 厦大翔安校区学武楼(1号楼)A204 王垚 访问班级主页
2023年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2023-2024秋季学期 大数据导论 网安系和软件工程系2022级本科生 51 1到16周每周三下午7、8节  厦大翔安校区学武楼(1号楼)B211 黄志彬 访问班级主页
2023-2024秋季学期 大数据导论 全校本科生 13 1到16周周三下午7、8节 厦大本部嘉庚4号楼106 访问班级主页
2022-2023春季学期 数据库系统原理 计算机系2020级本科生 85 (1)理论课:周一上午12节,翔安校区学武楼(1号楼)C107;周四上午34节,翔安校区学武楼(1号楼)C107;(2)实验课:4-14(双)周周一下午 5-8节,4号楼B311和B312 刘浩然、周宗涛 访问班级主页
2022-2023春季学期 大数据处理技术 计算机系2022级研究生 98 周三下午5、6节,翔安校区学武楼A206 吉晓函 访问班级主页
2022-2023春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生专业选修课 24 1到15周每周三晚上9、10节 两节课 翔安校区学武楼A206 访问班级主页
2022年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2022-2023秋季学期 大数据导论 网安系和软件工程系2021级本科生 76 1到16周每周二下午7、8节 厦大翔安校区2号楼(坤銮楼)C404教室 刘浩然 访问班级主页
2022-2023秋季学期 大数据导论 全校本科生 26 1到16周周三下午7、8节 厦大本部嘉庚4号楼106 访问班级主页
2021-2022春季学期 数据库系统原理 计算机系2019级本科生 68 (1)理论课:周一上午34节,翔安校区学武楼(1号楼)C107;周四上午34节,翔安校区学武楼(1号楼)C107;(2)实验课:4-14(双)周周四下午 5-8节,4号楼A402 周凤林、吉晓函 访问班级主页
2021-2022春季学期 大数据处理技术 计算机系2021级研究生 40 周三下午5、6节,翔安校区学武楼B310 阮敏朝 访问班级主页
2021-2022春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生专业选修课 23 1到15周每周三晚上9、10节 两节课 翔安校区学武楼C107 访问班级主页
2021年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2021-2022秋季学期 大数据导论 网安系2020级本科生 45 1到16周每周二下午7、8节 厦大翔安校区1号楼(学武楼)B211教室 黄连福 访问班级主页
2021-2022秋季学期 大数据导论 全校本科生 44 1到16周周三下午7、8节 厦大本部教学楼群贤二103 访问班级主页
2020-2021春季学期 数据库系统原理 计算机系2018级本科生 71 (1)理论课:周二上午34节,海韵教学楼407;周四上午12节,海韵教学楼407;(2)实验课:4-14(双)周周二下午 5-8节,海韵实验楼302 阮敏朝、刘官山 访问班级主页
2020-2021春季学期 大数据处理技术 计算机系2020级研究生 68 周三晚9、10节,厦大海韵教学楼202 访问班级主页
2020-2021春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生专业选修课 69 1到15周每周三下午7、8节 两节课 厦大海韵教学楼206 陈杰祥 访问班级主页
2020年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2020-2021秋季学期 大数据导论 网安系2019级本科生 30 1到16周每周二下午7、8节 厦大翔安校区1号楼(学武楼)B207教室 陆丰庆 访问班级主页
2020-2021秋季学期 大数据导论 全校本科生 42 1到16周周三下午7、8节 厦大本部教学楼嘉庚四205 访问班级主页
2019-2020春季学期 数据库系统原理 计算机系2017级本科生 71 1-14周 周一上午34节,周三上午12节,海韵教学楼301 陈绍纬、周伟敬 访问班级主页
2019-2020春季学期 大数据处理技术 计算机系2019级研究生 11 周三晚9、10节,厦大海韵教学楼201 访问班级主页
2019-2020春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生专业选修课 25 1-16周 每周二下午7、8节 厦大海韵教学楼105 陈杰祥 访问班级主页
2019-2020春季学期 大数据导论 厦大全校公共选修课 30 1-16周 每周一晚上9、10节 厦大本部教学楼集美二103 陈杰祥 访问班级主页
2019年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2018-2019春季学期 数据库系统原理 计算机系2016级本科生 56 1-14周 周二上午34节,周五上午34节,学生公寓教学楼302 郑宛玉、陈杰祥 访问班级主页
2018-2019春季学期 大数据处理技术 计算机系2018级研究生 20 周三晚9、10节,厦大海韵园307教室 林哲 访问班级主页
2018-2019春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生专业选修课 76 1-16周 每周二晚上9、10节 厦大海韵教学楼204 陈杰祥 访问班级主页
2018年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2018-2019秋季学期 大数据实训课程 厦门理工学院2015级本科生 44 厦门理工学院精工园1号楼416教室 访问班级主页
2017-2018春季学期 数据库系统原理 计算机系2015级本科生 40 1-14周 周二上午34节海韵教学楼308,周五上午34节海韵教学楼201 程璐、林哲 访问班级主页
2017-2018春季学期 大数据处理技术 计算机系2017级研究生 40 周三晚9、10节,厦大海韵园201教室 魏亮 访问班级主页
2017-2018春季学期 大数据技术原理与应用 厦大计算机系本科生专业选修课 20 1-16周 每周二晚上9、10节 厦大学生公寓301教室 魏亮 访问班级主页
2017年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2016-2017春季学期 数据库系统原理 计算机系2014级本科生 42 1-14周 周二和周五3-4节海韵教学楼308 魏亮、曾冠华 访问班级主页
2016-2017春季学期 大数据处理技术 计算机系2016级研究生 40 周三晚9、10节,厦大海韵园107教室 阮榕城 访问班级主页
2016-2017春季学期 大数据技术原理与应用 厦大全校本科生选修课 10 1-16周 周三下午56节海韵教学楼101 阮榕城 访问班级主页
2016年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 班级主页
2015-2016春季学期 数据库系统原理 计算机系2013级本科生 60 周二34节厦大曾厝垵学生公寓教学楼206,周五34节海韵教学107 谢荣东、薛倩 访问班级主页
2015-2016春季学期 大数据处理技术 2015级研究生 26 周三晚9、10节,厦大海韵园208教室 罗道文 访问班级主页
2014年1月-2015年12月
两年时间,受厦门大学委派到晋江市发改局挂职担任科技副局长,没有教学任务,因此,没有授课,点击这里查看“林子雨晋江挂职纪实”
2013年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 照片
2013-2014秋季学期 大数据技术基础 计算机系2013级研究生 59 厦大海韵教学楼207教室 赖明星 访问班级主页
2012-2013春季学期 C程序设计基础 化学化工学院和管理学院2011级本科生 72 周二七八节(每周)(1-15周)本部南强二310;周四九十节(每周)(1-15周)本部嘉五603和605; 刘颖杰 访问班级主页
2012年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 照片
2012-2013秋季学期 分布式数据库技术 计算机科学系2012级研究生 42 每周一晚上9、10、11节,厦大曾厝垵学生公寓教学楼306教室 赖明星 访问班级主页
2012-2013秋季学期 计算机应用基础 厦门大学管理学院2011级本科生 52 每周二晚上9、10和11节,本部嘉五402 访问班级主页
2011-2012春季学期 C程序设计基础 物理系和电子工程系2011级本科生 86 每周一第56节,漳州校区2号楼209;每周三第34节,漳州校区5号楼401; 赖明星 上机课相片|课间休息相片
2011-2012春季学期 C程序设计基础 管理科学系、预防医学系2011级本科生 110 每周一第78节,漳州校区2号楼306;每周三第12节,漳州校区5号楼401; 林尚青 摆POSE合影|课堂结束后合影
2011-2012春季学期 计算机应用基础 嘉庚学院2011级国际经贸系本科生 70 漳州校区5号楼502(周一上午34节);漳州校区公共教学楼1号楼506(单周周三下午56节); 课间休息照片
2011年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点 助教 照片
2011-2012秋季学期 分布式数据库技术 计算机科学系2011级研究生 81 厦大海韵园教学楼102教室,周一晚第9、10、11节 苏志锋 进入该班级页面
2011-2012秋季学期 计算机应用基础 2011级本科生 103 漳州校区5号楼501(周三下午567节)
2010-2011春季学期 C程序设计基础 材料学院、医学院2009级本科生 111 漳州校区5号楼418(周三上午12节,上机课);漳州校区4号楼213(周一下午78节,理论课); 郑杭杰、徐超 相片1|相片2
2010-2011春季学期 C程序设计基础 化学化工学院、信息学院2009级本科生 111 漳州校区5号楼418(周三上午34节,上机课);漳州校区4号楼313(周一下午56节,理论课); 连晓轩 相片1|相片2
2010-2011春季学期 计算机应用基础 嘉庚学院2010级本科生 78 漳州校区5号楼508(周一上午34节);漳州校区5号楼506(单周周三下午78节); 相片
2010年
学期 课程名称 授课对象 班级人数 授课时间与地点
2010-2011秋季学期 计算机应用基础 管理、物理机电2010级本科生 108 漳州校区5号楼418(周四下午567节)
2010-2011秋季学期 计算机应用基础 化学、医学、材料2010级本科生 108 漳州校区5号楼517(周五下午567节)
2010-2011秋季学期 分布式数据库技术 计算机系2010级研究生 78 厦大海韵园教学楼202(周一晚9、10、11节)
2009-2010春季学期 计算机应用基础 法学、新闻、财政2009级本科生 106 漳州校区5号楼508(周四下午567节)
2009-2010春季学期 计算机应用基础 化金融、土木2009级本科生 109 漳州校区5号楼501(周五下午567节)
2009-2010春季学期 计算机应用基础 嘉庚学院网络经济专业2009级本科生 60 漳州校区5号楼401(周四上午34节(单周),周五上午34节(每周))
2009年
学期 课程名称 授课对象 授课人数 授课时间与地点
2009-2010秋季学期 分布式数据库技术 计算机系2009级研究生 32 厦大海韵园教学楼306(周四第567节)
2009-2010秋季学期 计算机应用基础 材料系2009级本科生 101 漳州校区5号楼501(周三下午567节)
2009-2010秋季学期 计算机应用基础 物理系2009级本科生 101 漳州校区5号楼401(周五下午567节)