《走进大数据科学》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程代码:23290012
课程名称:走进大数据科学
英文名称:Entering Big Data Science
课程类别:通识课
学时:32
学分:2
适用对象:在校学生
考核方式:考查
先修课程:具备高中数学、理化知识、计算机操作基本知识
二、课程简介
中文简介
我们生活在一个充满“数据”的大时代,打电话、刷视频、玩微信、购物、交通、物流、医疗。。。从摄像头到个人便携式计算机、智能手机,再到大数据和人工智能,我们不断升级采集和利用数据的方式。人类社会正处于大数据和数字化转型的时代,数据作为数字化、网络化、智能化发展的基础已经成为新型生产要素,融入到社会生产的各个环节,改变生产模式,也改变着我们的生活。运用数据驱动的思维和策略也在实践中逐渐成为共识。大数据科学与技术已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势,激活数据要素潜能,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。来吧,加入我们,让我们一起拥抱大数据!
本课程从大数据基础理论入手、结合生活中的“滴滴打车”、“智慧物流”、“Google 流感预测”等大数据案例,使学生了解到大数据的起源、演绎阶段、基本特性、应用场景,初步掌握大数据分析的基本技术和方法,结合数据分析与可视化手段,为学生延展当前热门常用的大数据处理工具软件,使其具备结合专业知识和行业知识进行大数据分析的思维意识和能力。通过大数据挖掘,清晰地传达大数据背后的信息,揭示大数据中蕴含的规律及道理,丰富学生的知识储备。为发展数字中国,为更好理解我国数据基本制度的“数据二十条”,为构筑国家竞争新优势,增强我国经济发展新动能,培养多素养综合型人才。
英文简介
We live in a big era full of "data", making phone calls, watching video, playing wechat, shopping,education, transportation, health care。。。From cameras to personal portable computers, smartphones, to big data and artificial intelligence, we constantly upgrade the way of collecting and using data, human society is in the era of big data and digital transformation, data as the basis of the development of digital, networked, intelligent has become a new factor of production, into the social production of each link, change the production mode, also change our life. The use of data-driven thinking and strategies is also becoming a consensus in practice. Big data science and technology has penetrated into every industry and business function field today, giving full play to the advantages of massive data scale and rich application scenarios in China, activating the potential of data elements, and indicating the arrival of a new wave of productivity growth and consumer surplus. Come on, join us, and let's embrace big data together!
This course from the basic theory of big data, combined with the life of "drops a taxi", "wisdom logistics", "Google flu forecast" big data case, make the students understand the origin of big data, deduce stage, basic characteristics, application scenarios, preliminary master the basic technology and methods of big data analysis, combined with data analysis and visualization means, extend the current popular big data processing tools software, make it have combined with professional knowledge and industry knowledge of big data analysis of thinking consciousness and ability. Through big data mining, the information behind big data can be clearly conveyed, the rules and principles contained in big data are revealed, and students' knowledge reserve is enriched. In order to develop digital China, to better understand the "data 20" of China's basic data system, to build new national competitive advantages, to enhance new drivers of China's economic development, and to cultivate multi-quality and comprehensive talents.
三、课程性质与教学目的
数据成为社会新型生产要素,数据思维是每个大学生应具备的基本素养。本课程是面向数据科学与大数据技术专业本科生、对大数据技术感兴趣的学生开设的通识课程,课程围绕大数据科学工作流程,介绍从数据中获取知识的方法和技术:数据采集预处理、统计分析、可视化、分析建模等。通过大量实践案例和开放项目,使学生建立 “数据即生产力”的意识,能够采用大数据科学的方法,解决领域实际问题。课程拓展学生知识结构,训练批判性思维和创造性思维,全面提升学生学以致综合素质及能力。了解我国北斗导航、中国遥感空间技术、时空数据处理技术的发展,增强学生民族自信心、自豪感!
四、教学内容及要求
第一模块 洞察大数据篇
目的与要求
从如何得到有深度、有温度、有态度、有角度等视角进一步讲解大数据特征;
“数据演绎”中将为大家展示数据科学的演绎过程、大数据与云计算、物联网和人工智能的关系,了解大数据科学演化发展阶段;
通过实际案例分析,理解如何应用数据驱动的思维和策略与专业知识和行业知识相结合完成大数据分析。
教学内容
主要内容
第一章 洞悉大数据
1.1 大数据溯源
1.2大数据现象
1.3大数据产业
1.4大数据挑战
第二章 大数据“有度”----4V特征
2.1 大数据深度
2.2 大数据广度
2.3 大数据态度
2.4 大数据测度
2.5 大数据角度
知识点1:理解大数据4V特征
第三章 大数据科学演绎
3.1大数据时代
3.2机器学习的崛起
3.3从机器学习到数据智能
3.4 从数据智能到数据科学
3.5数据智能的魔力与陷阱、道德规范
3.6大数据与云计算、物联网和人工智能的关系
3.7中国空间技术处理时空数据的发展
知识点1:了解大数据发展阶段,理解大数据思维模式
知识点2:理解大数据与云计算、物联网和人工智能的关系
知识点3:中国时空数据分析发展现状
第四章 大数据应用
4.1 大数据应用之一:城市大数据
4.2大数据应用之二:工业大数据
4.3大数据应用之三:教育大数据
4.4 大数据应用之四:社会网络
4.5 大数据应用案例分析
4.5.2华为运动健康
4.5.3购物平台商品推荐、有针对性广告投放
4.5.4 中国智能物流骨干网--“菜鸟”
4.5.5 亚马逊网站购书
4.5.6 餐饮o2o模式
4.5.7 政府数据融合12345
4.5.8智能交通
4.5.9环保、森林时空大数据监测
基本概念和知识点
理解大数据基本概念、大数据思维及大数据发展演绎与应用。
问题与应用(能力要求)
了解如何使用数据驱动的思维和策略解决人类社会所面临的重要问题及对策。
思考与实践
观看纪录片《大数据时代1》、《人工智能》,课堂讨论“人类生活与大数据 ”。
教学方法与手段
课堂讲授、多媒体教学、分组讨论、课堂讨论
第二模块 大数据技术模块
目的与要求
(二)教学内容
1.主要内容:
第五章 大数据感知与获取
5.1大数据感知与获取概述
5.2 数据来源的分布
5.3 内部数据及获取方法
5.4 外部数据及获取方法
5.5 深网数据采集方法
5.6 实时数据采集
5.7基于3S技术时空数据获取
知识点1:各种数据采集方法。
3.1数据基础管理:Excel
6.2 传统数据处理:SPSS
6.3 大数据挖掘:Python
6.4 高维数据分析:MATLAB
6.5 文本数据分析:UCINET
6.6 数据可视化工具:Tableau
知识点1:了解掌握各种大数据分析及可视化软件工具的使用
7.1 大数据项目主题选择
7.2 大数据项目分析工具模型评估
7.3 数据清洗、转换、数据脱敏
7.4大数据项目构建方法
7.5实现大数据项目可用的分析系统
7.6 大数据项目实施案例
7.6.1新冠肺炎传播建模与分析
7.6.2数据驱动的共享单车系统建模与优化
7.6.3时空数据智能旅游热点分析预测
7.6.4 天然气管网态势智能评估
知识点1:结合实际案例分析,理解具体实施阶段中大数据项目遇到问题及解决方法。
2.基本概念和知识点:
了解并掌握大数据获取知识、大数据分析常用工具、大数据项目具体实施阶段问题及解决方法。
3.问题与应用(能力要求)
掌握数据分析、可视化的基本技术和方法,初步具备结合专业知识和行业知识进行大数据分析的思维意识和思维模式。
(三)思考与实践
观看纪录片《智能时代》、《智能中国》,课堂讨论“人工智能与大数据 ”。
(四)教学方法与手段
课堂讲授、多媒体教学、分组讨论、课堂讨论
五、各教学环节学时分配
教学环节 教学时数 课程内容 | 讲 课 | 习 题 课 | 讨 论 课 | 实验 | 实习 | 其他教学环节 | 小 计 |
第一章 | 2 | 2 | |||||
第二章 | 2 | 2 | |||||
第三章 | 4 | 4 | |||||
第四章 | 4 | 2 | 6 | ||||
第五章 | 3 | 1 | 4 | ||||
第六章 | 6 | 2 | 8 | ||||
第七章 | 6 | 6 | |||||
合计 | 27 | 5 | 32 |
“各教学环节学时分配”中,“其它教学环节”主要指习题课、课堂讨论、课程设计、观看视频、现场参观等教学环节。
六、课程考核
(一)考核方式 考查
(二)成绩构成
平时成绩占比:30 期末考试占比:70
(三)成绩考核标准
当今人类社会处于大数据时代,通过本课程学习,使学生理解掌握大数据的应用背景、大数据的应用价值、大数据基本概念、基本原理、相关技术工具。通过实际案例分析,学生应树立大数据思维模式、运用数据思维解决实际问题的意识及能力。
七、推荐教材和教学参考资源
1.梅宏 著.《大数据导论》.北京:高等教育出版社,2005;
2.杨轶莘 著.《大数据时代下的统计学》.北京:电子工业出版社.2015;
3.黄晓林、刘斌 著.《数据科学导论--探索数据的奥秘》.北京:清华大学出版社,2020;
八、其他说明
大纲修订人:龙晓君 修订日期:2023.09
大纲审定人: 审定日期: