在数字化浪潮中，大数据技术无处不在。本门课程作为面向非计算机专业的本科生开设的通识课程，服务于培养具有数据素养的综合性人才。本课程结合了大数据在不同领域的应用背景，希望能够拓宽大家的视野和知识面，培养大家的数据思维、数据意识、数据伦理和数据能力。课程内容围绕我们身边的大数据应用，具体包含大数据概念及发展历程、大数据与互联网、体育、工业、医疗、交通等方面的应用，以及大数据共享、开放、隐私、安全相关问题，带大家领略大数据改变世界的方方面面。大数据包罗万象，我们很难在有限时间内充分地讨论大数据如何在各个方面改变我们的世界。希望本课程能够引起大家对大数据学习的兴趣，使大家初步具有综合型人才所需要的大数据相关知识储备。让我们一起领略大数据改变世界的方方面面，揭开大数据的神秘面纱。

    本课程的特色主要包括：

（1）知识体系建构，介绍大数据概念、发展、思维和工具，构建完整的知识体系；

（2）应用案例融合：课程将紧密结合具体的应用案例，将大数据解析的基本算法与实际场景相结合。通过互联网、体育、工业、医疗、交通等领域的案例，学生将深入了解大数据在不同领域的应用方式和效果；

（3）跨学科融合：鼓励学生从多个学科角度思考问题。本课程适用于各个专业学生，通过融合计算机科学、数据分析、统计学等多个学科，促进学生跨领域思考和综合应用能力的提升。

本门课程配套的《大数据导论—大数据如何改变世界》教材正在紧锣密鼓地筹备，还在持续不断努力完善中。大家如有深入学习的想法，可以查阅我们另外一门课程的配套教材《大数据解析与应用导论》，如有购书需求，可以在京东和当当等平台直接搜索书名购书。希望能在大家指导帮助下，不断修改完善我们的课程和教材。大家如有建议和问题可以直接联系本人，期待大家为教材修订提供宝贵意见。

其他参考资料：

[1] 赵春晖. 大数据解析与应用导论[M]. 化学工业出版社, 2022.

[2] 赵春晖，余万科，柴峥，冯良骏.运行工况监测与故障溯源推理：机器学习方法[M]. 化学工业出版社, 2022.（适合了解工业背景、工业机器学习方法和应用） 

[3] 赵春晖，王福利. 工业过程运行状态智能监控：数据驱动方法[M]. 化工出版社, 2019.（适合了解工业背景、工业机器学习方法和应用）

[4] 周志华. 机器学习: Machine learning[M]. 清华大学出版社, 2016. （机器学习的西瓜书）

Q:每周会发布多少时间的内容？我需要多少时间来学习？

A:每节课的视频时长一般控制在25分钟以内，一般在10到20分钟左右。但是除了视频内容，课后还需要花费1:1到1:2的时间进行课后学习，包括预习、讨论、作业和复习的时间，一周花费的总时长大概是一到三小时。