林子雨主讲《大数据导论(通识课版)》2020秋季学期班级主页

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

厦门大学全校公共选修课

《大数据导论(通识课版)》2020秋季学期班级主页

时间地点:1到16周周三下午7、8节  厦大本部教学楼嘉庚四205

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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课程简介

课程名称:《大数据导论(通识课版)》

课程性质:厦门大学全校公共选修课

面向对象:面向厦门大学所有专业本科生同学开放,不需要任何计算机基础

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:2020年秋季学期(9月到12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7、8节  两节课

上课教室:厦大本部教学楼嘉庚四205

SPOC地址:点击这里到中国大学MOOC观看课程视频

课程助教:厦门大学计算机系2020级硕士研究生阮敏朝同学(E-mail: rmchhhhh@163.com)

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,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,适合非计算机专业(尤其是文科专业)学生学习。课程内容包括大数据概述,大数据与云计算、物联网和人工智能,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,大数据交易和大数据治理等。

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,培养大数据思维,养成数据安全意识;
  • 认识大数据伦理,努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求;
  • 熟悉大数据应用,探寻大数据与自己专业的应用结合点;
  • 激发学生基于大数据的创新创业热情。

考核方式:考勤(10%)+作业(20%)+SPOC(20%)+期末考试(50%)

教师简介

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副教授,曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。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。国内高校首个“数字教师”提出者和建设者,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,2013年度、2017年度和2020年度厦门大学教学类奖教金获得者,荣获2019年福建省精品在线开放课程、2018年厦门大学高等教育成果特等奖、2018年福建省高等教育教学成果二等奖和2018年国家精品在线开放课程。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),主持的教改课题包括1项2016年福建省教改课题和1项2016年教育部产学协作育人项目,同时,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。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1000万字高价值的研究和教学资料,累计网络访问量超过1000万次。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,累计访问量超过1000万次。

示范班级

林子雨主讲厦门大学本科生全校公共选修课《大数据导论(通识课版)》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。

林子雨精品大数据公开课六大质量标准

班级学生名单(*人)

公告板

发布时间 内容
2020年8月20日 班级主页正式发布
2020年8月20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(通识课版)》课程。由于疫情影响,暂时无法在教室授课,近期采用在线教学。这里说明几点:(1)班级主页是(https://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdataintroduction2020autumn/),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(通识课版)》,ISBN:978-7-04-053577-8   定价:32元。该纸质教材可以从京东或当当网购。(3)SPOC在线视频已经发布到中国大学MOOC,地址是https://www.icourse163.org/spoc/course/XMU-1460479163?tid=1461634483
2020年10月19日 本学期第1次作业正式发布。写一篇论文,主题是“讨论新兴技术对人类社会发展的影响”,可以选择大数据、云计算、物联网、人工智能和区块链中的一个或多个技术来讲解。论文要包含标题、摘要、正文和参考文献,内容最少要达到2页A4纸(5号字体,单倍行距)。2020年10月31日晚11点之前发送到林子雨老师邮箱ziyulin@xmu.edu.cn,提交内容为WORD文档,WORD文档用学号、姓名和作业次序命名,比如“2020100321王小明第1次作业.doc”,邮件标题也是类似规范,比如邮件标题是“大数据导论(通识课版)2020100321王小明第1次作业”。文档命名和邮件标题不规范的,直接扣10分。

教学大纲

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 2
第2章 大数据和云计算、物联网、人工智能 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、人工智能的相互关系 2
第1次讨论课 新兴技术对人类社会发展的影响 2
第3章 大数据技术 大数据分析全流程所涉及的各种技术 2
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 大数据安全 大数据安全问题、数据保护原则、数据安全和 隐私保护对策 2
第6章 大数据思维 大数据时代应该具备的创新思维 2
第7章 大数据伦理 大数据伦理的概念、大数据伦理问题及其产生原因、治理对策 2
第2次讨论课 大学生应该具备什么样的大数据思维和大数据伦理 2
第8章 数据共享 数据共享的意义、实现数据共享所面临的相关挑战以及推进数据共享应当采取的措施 2
第9章 数据开放 政府开放数据的理论基础、政府数据开放的重要意义、国外政府开放数据的经验和我国政府开放数据的现状 2
第3次讨论课 数据共享和数据开放的重要意义 2
第10章 大数据交易 大数据交易的发展现状、大数据交易平台、大数据交易在发展过程中出现的问题以及推进大数据交易发展的对策 2
第11章 大数据治理 大数据治理的概念、要素和治理模型 2
第4次讨论课 如何实现大数据与本专业的结合 2
合计 32

课程计划进度表

周数

(按校历)

各章节教学内容纲要 课时安排(学时) 主讲人 备注
授课 讨论 实验/上机 实践 其他
1 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
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
2 第2章大数据和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、人工智能的概念与应用、大数据和云计算、物联网、人工智能的相互关系
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
3 第2章大数据和其他新兴技术的关系
区块链的概念、技术原理和应用,大数据与区块链的关系
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
4 第1次学生上台演讲报告:
新兴技术对人类社会发展的影响
0 0 0 0 2 林子雨 安排学生进行2节课的课堂报告
5 第3章大数据技术
大数据分析全流程所涉及的各种技术
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
6 第4章大数据应用
大数据在各行各业的主要应用
0 2 0 0 0 林子雨 学生观看在线视频自主学习,课堂安排讨论
7 第4章 大数据应用
大数据在各行各业的主要应用
0 2 0 0 0 林子雨 学生观看在线视频自主学习,课堂安排讨论
8 第5章大数据安全
大数据安全问题、数据保护原则、数据安全和隐私保护对策
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
9 第6章大数据思维
大数据时代应该具备的创新思维
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
10 第7章大数据伦理
大数据伦理的概念、大数据伦理问题及其产生原因、治理对策
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
11 第8章数据共享
数据共享的意义、实现数据共享所面临的相关挑战以及推进数据共享应当采取的措施
2 0 0 0 0 林子雨 线下面授理论课
12 第9章数据开放
政府开放数据的理论基础、政府数据开放的重要意义、国外政府开放数据的经验和我国政府开放数据的现状
0 2 0 0 0 林子雨 学生观看在线视频自主学习,安排课堂讨论
13 第10章大数据交易
大数据交易的发展现状、大数据交易平台、大数据交易在发展过程中出现的问题以及推进大数据交易发展的对策
0 2 0 0 0 林子雨 学生观看在线视频自主学习,安排课堂讨论
14 第11章大数据治理
大数据治理的概念、要素和治理模型
0 2 林子雨 学生观看在线视频自主学习,安排课堂讨论
15 第2次学生上台演讲报告:如何实现大数据与本专业的结合 0 0 2 林子雨 安排学生上台演讲报告
16 期末考试 0 2 林子雨 期末考试
合计 16 10 6

课程实际进度表

次数 日期 内容
1 2020年9月16日周三下午78节(第1周) 线下教室上课
课程介绍
第1章大数据概述,讲完了1.2.2 信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 1 数据
1. 2 大数据时代
2 2020年9月23日周三下午78节(第2周) 线下教室上课
讲完了第1章所有剩余内容
1. 3 大数据的发展历程
1. 4 世界各国的大数据发展战略
1. 5 大数据的概念
1. 6 大数据的影响
1. 7 大数据的应用
1. 8 大数据产业
课堂播放视频:视频4-1:训练球队和视频4-6:石油探测
3 2020年9月27日周日下午78节(第2周) 线下教室上课
开始讲第2章,讲完了2.1节云计算
课堂播放视频:
视频2-9:阿里云出海布局全球云计算
视频2-10:亚洲最大标准最高的金融数据中心
4 2020年9月30日周三下午78节(第3周) 线下教室上课
讲解2.2 物联网
课堂播放视频:
视频2-1:智能仓储物流管理系统
视频2-2:厦门自动化码头
视频2-4:京东智能分拣
视频2-11:物联网智能井盖系统
5 2020年10月7日周三下午78节(第4周) 线下教室上课
讲解2.3 大数据与云计算、物联网的关系、2.4 人工智能、2.5 大数据与人工智能的关系
补充内容:区块链,讲了20分钟
课堂播放视频:
视频2-3:利用Tilt Brush在虚拟三维空间里绘画
视频2-5:波士顿动力机器人抗干扰开门
视频2-6:波士顿动力机器人合作开门
视频2-7:波士顿动力Atlas人形机器人跳跃空翻
视频2-8:波士顿动力机器人野外跑步跨越障碍
视频:法院审理涉比特币纠纷
6 2020年10月14日周三下午78节(第5周) 线下教室上课
讲解了区块链剩余内容
课堂播放视频:
视频2-14:暗网中很多非法交易用比特币支付
视频2-15:日本比特币支付
视频2-16:北美最大的比特币矿场
视频2-17:深山里的比特币“矿场”
视频2-18:比特币“矿难”风暴
视频2-19:数字货币ICO有多疯狂
视频2-20:加密猫
7 2020年10月 21日周三下午78节(第6周) 线下教室上课
讲解第3章 大数据技术
8 2020年10月 28日周三下午78节(第7周) 在线观看视频,自己学习第4章大数据应用
9 2020年11月4日周三下午78节(第8周) 在线观看视频,自己学习第4章大数据应用
10 2020年11月11日周三下午78节(第9周) 线下教室上课
讲解了第5章 大数据安全 的全部内容
11 (第10周) 线下教室上课
讲解第6章 大数据思维
12 (第11周) 线下教室上课
讲解第7章 大数据伦理
13 (第12周) 在线观看视频 第8章 数据共享
14 (第13周) 在线观看视频 第9章数据开放
15 (第14周) 在线观看视频 第10章 大数据交易 第11章 大数据治理
16 (第15周) 考试

讲义PPT下载

《大数据导论(通识课版)》教材配套讲义PPT(2019年秋季学期版本PPT),请点击这里下载

课后作业

章节 作业名称 作业内容 作业提交时间 下载作业
 第1章
第2章
第1次讨论课作业 人工智能对人类社会发展的影响
第6章第7章 第2次讨论课作业 大学生应该具备什么样的大数据思维和大数据伦理

在线课程视频

由林子雨老师主讲的《大数据导论(通识课版)》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

课程教材

访问教材官网

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。

作为通识类课程教材,本书服务于具有数据素养的综合型人才的培养,并非面向大数据专业人才的培养,因此,本书面向的读者对象是非计算机专业(尤其是文科)大学生。

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课程助教

厦门大学计算机系2020级硕士研究生阮敏朝同学(E-mail: rmchhhhh@163.com)

班级相册

为学生留下最美的课堂记忆。