本班级是“中国高校大数据课程公共服务平台”的九大工程中的“6号子工程”
全力打造中国高校大数据教学示范班级
厦门大学本科生全校通选课
《大数据技术原理与应用》2017班级主页
（上课总结：大数据技术原理与应用不适合给非计算机专业学生授课）
时间地点：每周三下午56节 两节课 海韵教学楼101教室
主讲人：厦门大学计算机科学系 林子雨 博士/助理教授
(E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn, 个人主页：http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu)
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课程名称：《大数据技术原理与应用》
课程性质：全校本科生通选课
面向对象：校级选修课，面向全校各院系本科生同学开放，欢迎并建议信息相关专业本科生同学选修
课程难度：入门级，零基础（课程采用林子雨编著的入门级精品教材，丰富的教材配套资源帮助学生实现“零基础”学习大数据）
授课教师：林子雨
开课学期：2017年春季学期（2月到6月）
课程学时：每周2节，共16周，32学时，2学分
上课时间：每周三下午56节 两节课
上课教室：海韵教学楼101教室
课程助教：厦门大学数据库实验室2015级硕士研究生阮榕城同学（E-mail: ruanrc@qq.com）
班级主页：https://dblab.xmu.edu.cn/post/7661/
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林子雨，男，1978年出生，博士（毕业于北京大学），现为厦门大学计算机科学系助理教授（或者“讲师”）。曾任晋江市发展和改革局副局长、厦门大学信息科学与技术学院院长助理。中国高校首个“数字教师”提出者和建设者，O2O大数据教学理念提出者和践行者，中国高校首个大数据课程公共服务平台建设者，厦门大学数据库实验室负责人，厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员，中国计算机学会数据库专业委员会委员，中国计算机学会信息系统专业委员会委员，荣获“2016中国大数据创新百人”称号。于2001年获得福州大学水利水电专业学士学位，2005年获得厦门大学计算机专业硕士学位，2009年获得北京大学计算机专业博士学位。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网，并以第一作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No.61303004)、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)和1项中央高校基本科研业务费项目(No.2011121049)。主讲厦门大学本科生课程《数据库系统原理》、《大数据技术原理与应用》、《C语言程序设计》、《计算机基础》和研究生课程《分布式数据库》、《大数据处理技术》，在教学过程中形成班级网站、结课仪式、师生互动等创新性教学模式方法，志愿编写了多本服务计算机系全体教师教学工作的教学指南；因在教学领域的突出贡献和学生的认可，成为2013年度厦门大学教学类奖教金获得者，并获得由厦门大学计算机系2012级全体硕士研究生集体赠送的“铭记师恩牌匾”。中国高校首个“数字教师”提出者和建设者，2009年至今，“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过100万字高价值的研究和教学资料，累计网络访问量超过100万次。打造了中国高校大数据教学知名品牌，编著出版了中国高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》，并成为京东、当当网等网店畅销书籍；建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务，年访问量超过50万次。具有丰富的政府和企业信息化培训经验，厦门大学管理学院EDP中心、浙江大学管理学院EDP中心、厦门大学继续教育学院、泉州市科技培训中心特邀培训讲师，曾给中国移动通信集团公司、福州马尾区政府、福建龙岩卷烟厂、福建省物联网科学研究院、石狮市物流协会、厦门市物流协会、浙江省中小企业家、四川泸州企业家、江苏沛县企业家等开展信息化培训，累计培训人数达3000人以上。作为课题负责人完成了国家发改委城市信息化重大课题、国家物联网重大应用示范工程区域试点泉州市工作方案、2015泉州市互联网经济调研等课题。
林子雨主讲厦门大学研究生课程《大数据处理技术》是“中国高校大数据课程公共服务平台”重点打造的示范班级，全程严格执行“林子雨精品大数据公开课六大质量标准”，旨在努力打造高校大数据教学实践标杆。
示范班级全程践行O2O教学理念，提供线上线下完整教学服务，学生在获得良好现场教学体验的同时，可以通过班级网站获得全方位课程指导和服务。示范班级标准元素包括：班级主页、标准教室、精心备课、精彩讲解、优雅形象、标准音质、完整服务、班级活动、班级合影等。
班级学生名单
| 发布时间 | 内容 |
| 2017年2月15日 | 第1次课顺利结束。请各位同学购买课程教材时，选择林子雨编著《大数据技术原理与应用》2017年2月第2版，人民邮电出版社出版发行，2017年2月底正式在各大网店销售。 |
| 2017年4月26日 | 5月17日（周三）下午的课堂，进行期末复习；5月24日（周三）下午的课堂，进行期末考试。 |
| 章（或节） | 主要内容 | 学时安排 |
| 第1章 大数据概述 | 介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计算和物联网的相互关系 | 4 |
| 第2章 分布式计算框架Hadoop | 介绍大数据处理架构Hadoop | 4 |
| 第3章 分布式文件系统HDFS | 分布式文件系统HDFS的基本原理和使用方法 | 4 |
| 第4章 分布式数据库HBase | 分布式数据库HBase的基本原理和使用方法 | 4 |
| 第5章 NoSQL数据库 | NoSQL数据库的概念和基本原理 | 2 |
| 第6章 云数据库 | 云数据库的概念和基本原理 | 2 |
| 第7章 MapReduce | 分布式并行编程模型MapReduce原理和使用方法 | 4 |
| 第8章 Hadoop | Hadoop架构再探讨 | 2 |
| 第9章 Spark | Spark原理与基础编程 | 4 |
| 第10章 推荐系统 | 大数据在互联网领域的典型应用：推荐系统 | 2 |
| 合计 | 32 | |
| 次数 | 日期 | 内容 |
| 1 | 2017年2月15日周三下午56节 | 课程介绍，第1章大数据概述，大数据概念、发展历程、影响、应用和关键技术 |
| 2 | 2017年2月22日周三下午56节 | 第1章大数据概述 大数据计算模式、云计算和大数据以及物联网之间的关系 |
| 3 | 2017年3月1日周三下午56节 | 第2章 分布式计算框架Hadoop 2.1 Hadoop概述 2.2 Hadoop项目结构 2.3 Hadoop的安装和使用 讲到 2.3.3 安装双操作系统 |
| 4 | 2017年3月8日周三下午56节 | 第2章 分布式计算框架Hadoop 2.3 Hadoop的安装和使用 讲完 |
| 5 | 2017年3月15日周三下午56节 | 第3章 分布式文件系统HDFS 3.1 分布式文件系统 3.2 HDFS简介 3.3 HDFS相关概念 3.4 HDFS体系结构 |
| 6 | 2017年3月22日周三下午56节 | 第3章 分布式文件系统HDFS 3.5 HDFS存储原理 HDFS Shell编程 |
| 7 | 2017年3月29日周三下午56节 | 第3章 分布式文件系统HDFS 3.6 HDFS数据读写过程 3.7 HDFS编程实践 |
| 8 | 2017年4月5日周三下午56节 | 第4章 分布式数据库HBase 4.1 HBase概述 4.2 HBase访问接口 4.3 HBase数据模型 |
| 9 | 2017年4月12日周三下午56节 | 第4章 分布式数据库HBase 4.4 HBase的实现原理 4.5 HBase运行机制 4.6 HBase应用方案 |
| 10 | 2017年4月19日周三下午56节 | 专题讲座：云计算、大数据、物联网在智慧城市中的应用 |
| 11 | 2017年4月26日周三下午56节 | 第5章 NoSQL数据库 |
| 12 | 2017年5月3日周三下午56节 | 专题讲座：云计算、大数据、物联网在智慧城市中的应用（续） |
| 13 | 2017年5月10日周三下午56节 | 期末复习 |
| 14 | 2017年5月17日周三下午56节 | 《工业4.0与中国制造2025》专题讲座 |
课程总结
本课程作为全校通识教育课程，旨在帮助非计算机专业同学拓展知识，了解最新大数据技术与应用。作为大数据入门级课程，秉承“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实验、了解相关应用”原则，系统介绍大数据知识体系和基础编程实践，让本科生具备基本的大数据素养。
课程在设计之初，希望具备一定计算机相关编程知识的非计算机专业学生选修。但是，在实际选修课程的学生名单中，不少学生都是不具备计算机基本编程知识的，因此，课程在上到一定阶段以后，随着知识点难度的增加，出现部分学生无法及时消化理解课程内容的情况，我感觉到，对于通识性课程而言，确实不宜讲解较深的技术原理知识，更应该为学生讲解一些通俗易懂的知识，因此，及时调整了授课内容，增加了一些精彩有趣的大数据应用案例，激发学生对大数据课程的兴趣。
本学期，通过在线大数据教学资源和线下教学相结合，部分学生也能够开展一定的大数据基础实践。说明O2O教学方式值得在高校教学实践中得到推广和使用。
总体而言，大数据素养有必要在本科阶段得到培养，后面我会调整课程授课内容，使其更加贴合非计算机专业学生学习需求，建设一门优秀的通识教育课程。
请到“大数据课程学生服务站”下载最新版的讲义PPT。
大数据课程学生服务站：为学生学习大数据课程提供一站式服务，包括教材配套讲义PPT、教材配套学习指南、 教材配套上机练习题目、进阶学习、拓展阅读材料等。
课后作业的形式是，同学下载作业说明，然后按照作业要求进行上机实践，并撰写电子版上机实验报告（WORD文档），并在指定日期之前发送给本班级助教阮榕城同学（E-mail:ruanrc@qq.com）。上机报告的格式模板，已经包含在作业说明中，请单独拷贝出来放在一个新的WORD文档中，做成上机实验报告。
上机实验报告里面的具体内容，没有固定的格式，只要能够把自己上机操作的过程描述清楚，并放上一些运行过程和结果的截图，让老师能够看到确实完成了各个实验步骤，并且成功实现了实验预期效果。作业提交日期以本网页为准。
| 章节 | 作业名称 | 作业下载 | 作业提交时间 |
祝贺厦门大学林子雨老师主讲《大数据技术原理与应用》课程，入选第一批“全国工程硕士专业学位研究生教育在线课程建设项目”名单（查看新闻报道）。2016春节学期，林子雨老师将一边给厦门大学研究生授课，一边录制制作在线课程，并发布到数据库实验室建设的“中国高校大数据课程公共服务平台”上，免费观看。请点击这里访问在线课程视频。
为了更好促进国内高校大数据课程教学，厦门大学计算机科学系助理教授林子雨博士编写了入门级大数据教材《大数据技术原理与应用》。
该教材由人民邮电出版社出版发行，2015年8月第1版正式在当当、京东、淘宝、亚马逊等各大网店上架销售，并成为畅销书籍。2017年2月底第2版教材正式在各大网店销售。《大数据技术原理与应用》是国内高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材，也是第一本适合用于本科和研究生教学的入门级教材。
（第2版教材封面）
“大数据课程学生服务站”为学生学习大数据课程提供课程教材、讲义PPT、技术资料、进阶学习指南等全方位、一站式服务，帮助学生形成知识体系、开展基本编程实践、明确进阶学习方向，提高学习效率，提升学习效果。（欢迎点击这里访问“大数据课程学生服务站”）
2017春季学期《大数据技术原理与应用》本科生班级的课程助教，由厦门大学数据库实验室2015级硕士研究生阮榕城同学担任，E-mail: ruanrc@qq.com。
为学生留下最美的课堂记忆。下面是2013大数据班级合影。
