本班级是“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”
全力打造全国高校大数据教学示范班级
厦门大学网络空间安全系专业选修课
《大数据导论》2024秋季学期班级主页
时间地点:1到17周每周三下午7、8节 厦大翔安校区学武楼(1号楼)B205
主讲人:厦门大学计算机科学系 林子雨 博士/副教授
(E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn, 个人主页:https://dblab.xmu.edu.cn/post/linziyu)
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课程名称:《大数据导论》
课程性质:厦门大学网络空间安全系专业选修课
面向对象:厦门大学网络空间安全系2023级本科生,不需要计算机基础
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:2024年秋季学期(9月到12月)
课程学时:每周2节,共17周,34学时,2学分
上课时间:每周三下午7、8节 两节课
上课教室:厦大翔安校区学武楼(1号楼)B205
线下教学周:1、2、3、4、10、12、13、14、17
线上教学周:5、6、7、8、9、11、15、16
课程内容:大数据时代已经全面开启,带来了信息技术发展的巨大变革,并深刻影响着社会生产和人民生活的方方面面。了解大数据概念、具备大数据思维,熟悉大数据技术是新时代对人才的新要求。本课程高屋建瓴探讨大数据,内容深入浅出,简单易懂,适合计算机相关专业各个年级学生学习。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、区块链,大数据应用,大数据基础知识(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),大数据硬件环境,数据采集与预处理,数据存储与管理,数据处理与分析,数据可视化等。
培养目标:本课程旨在实现以下几个培养目标:
- 引导学生步入大数据时代,积极投身大数据的变革浪潮之中;
- 了解大数据概念,熟悉大数据应用,培养大数据思维,养成数据安全意识;
- 熟悉大数据各个环节的相关技术,为后续深入学习相关大数据技术奠定基础;
- 激发学生基于大数据的创新创业热情。
考核方式:考勤(10%)+平时作业(10%)+SPOC在线成绩(30%)+期末考试(50%,闭卷笔试)
林子雨,林子雨(1978-),男,博士(毕业于北京大学),国内高校知名大数据教师,厦门大学计算机科学与技术系副教授,厦门大学数据库实验室负责人,中国计算机学会数据库专委会委员,中国计算机学会信息系统专委会委员,全国工业大数据行业产教融合共同体特聘专家,入选“2021年高校计算机专业优秀教师奖励计划”,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)”和“2018年福建省高等教育教学成果奖二等奖(个人排名第一)”,编著出版13本大数据系列教材,被国内500多所高校采用,建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台,平台累计网络访问量超过2500万次,成为全国高校大数据教学知名品牌,主持的课程《大数据技术原理与应用》获评“2018年国家精品在线开放课程”和“2020年国家级线上一流本科课程”,主持的课程《Spark编程基础》获评“2021年国家级线上一流本科课程”。建设的大数据系列MOOC课程入选“2023年教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”。
林子雨主讲厦门大学本科生课程《大数据导论》是“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(46人)
发布时间 | 内容 |
2024年8月26日 | 班级主页正式发布 |
2024年8月26日 | 大家好,我是厦门大学计算机系林子雨老师,欢迎大家选修《大数据导论》课程。这里说明几点:(1)班级主页是(https://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-introduction2024/),里面提供了课程的相关信息和课件下载。(2)课程教材是林子雨编著《大数据导论(第2版)》,ISBN:978-7-115-64185-4 定价:59.8元,2024年7月第2版。该纸质教材可以从京东或当当网购。 |
章(或节) |
主要内容 |
学时安排 |
第1章 大数据概述 |
数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业 |
4 |
第2章 大数据与其他新兴技术的关系 |
物联网的概念和应用、云计算的概念和应用、大数据和云计算以及物联网的相互关系、人工智能的概念与关键技术、大数据与人工智能的关系、区块链的概念与技术原理、大数据与区块链的关系 |
4 |
第3章 大数据基础知识 |
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 |
6 |
第4章 大数据应用 |
大数据在各行各业的主要应用 |
4 |
第 5 章 大数据的硬件环境 |
服务器的性能指标、服务器的分类、服务器的选择、系统的性能评估、硬件系统分析、网络设备、系统组网方案设计、数据中心等 |
2 |
第6章 数据采集与预处理 |
数据采集、数据清洗、数据转换、数据脱敏 |
2 |
第7章 数据存储与管理 |
传统的数据存储与管理技术、大数据时代的数据存储与管理技术、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库、云数据库、分布式数据库HBase |
4 |
第8章 数据处理与分析 |
数据处理与分析的概念、机器学习和数据挖掘算法、大数据处理与分析技术、大数据处理与分析代表性产品 |
4 |
第9章 数据可视化 |
可视化概述、可视化图表、可视化工具、可视化典型案例 |
1 |
第10章 大数据分析综合案例 |
案例任务、系统设计、技术选择、系统实现、案例所需知识和技能 |
1 |
合计 |
34 |
次数 | 日期 | 内容 |
1 | 2024年9月2日 | 教室上课1
课程介绍,第1章大数据概述 |
2 | 2024年9月9日 | 教室上课2
讲完了第1章大数据概述 的所有剩余内容 |
3 | 2024年9月16日 | 教室上课3 讲解云计算知识 |
4 | 2024年9月23日 | 讲解物联网知识 |
《大数据导论》教材配套讲义PPT,请到教材官网下载。
章节 | 作业名称 | 作业内容 | 作业提交时间 | 下载作业 |
由林子雨老师主讲的《大数据导论》全套授课视频,已经在网易云课堂发布,敬请关注!点击这里观看
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、大数据硬件环境、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。
为学生留下最美的课堂记忆。