《媒体大数据挖掘与案例实战》

一、主要目标和主要内容

《媒体大数据挖掘与案例实战》的课程内容涵盖了“大数据”的主要几个方面，包含数据获取、文本分析、网络分析、数据挖掘和大数据可视化，从课程内容的主要设置上分成了6个部分，每个部分根据讲授内容的多少包含不同的章节，每个章节的时间总体控制在5-30分钟，总的来说内容较为丰富，课时总数为16课时，满足了教学需求。

此外，《媒体大数据挖掘与案例实战》在课程内容上，一方面将“大数据”与“媒体”的联系在一起，除了讲授大数据本身的相关内容，还会融合其在媒体行业的应用、发展，让本校学生有更多专业方向上的拓展；另外一方面主打案例实战，将通过案例、实操让学生能够快速掌握数据获取技术、数据分析技术、数据可视化技术，即便对于跨专业的学生，通过案例的讲解与演示也能让同学们了解以上技术的实现流程，感知大数据技术在本专业内的应用场景，丰富同学们的学习领域，带来更多的思考。

二、授课教师和授课对象

    1. 授课教师

沈浩老师为课程主讲人，隶属中国传媒大学新闻学院，调查统计研究所所长，常年从事，长年指导硕士生和博士生科研活动。同时，在学校承担互联网信息研究院大数据挖掘与社会计算研究中心主任；在业界担任中国市场研究协会会长。

长期从事传播效果研究、市场研究，拥有20多年统计和数据分析经验、精通多种统计分析技术和传播研究方法的资深专家,擅长数据挖掘、社会网络分析、多变量分析和建模、数据可视化。近些年，本人及所带团队专注于大数据挖掘、网络科学和可视化研究，特别是在微博、微信等社会化媒体兴起之后，专注于基于微博网络的舆情分析和传播效果研究，也逐渐成为国内具有一定影响力的大数据专家。

2. 授课对象

    2.1 相关专业学生

对于与本课程相关的专业学生，可设定较高的课程目标，在完成课程学习之后，需要掌握课程中提到的数据获取、数据挖掘以及数据可视化方法，课程考核方式为通过所掌握的方法独立完成一个数据全流程案例，包括获取数据、分析数据、可视化数据，从而让专业学生能够学有所用。

    2.2 跨专业学生

本课程还可设置为选修类课程，满足对大数据领域感兴趣的学生需求。对于跨专业学生，课程目标是让更多的同学们认识到当前大数据的发展，以及今后是否对本专业产生重要影响，开拓学生视野、培养学生兴趣。课程考核方式视具体情况而定，可根据学生专业背景设置不同的考核方式，如撰写本领域大数据应用的发展报告，或团队完成课程中讲述的应用案例等。

三、课程教学特色

        创新点1：针对媒体领域的大数据挖掘，文理交叉，与新闻传播、新媒体紧密结合，同时具备技术性和领域实用性。

        创新点2：考虑到媒体相关专业的学生背景，尽量减少数学原理的叙述与证明，从实用角度出发介绍了目前最流行的大数据技术，帮助媒体相关专业的学生掌握大数据的分析、挖掘与可视化技能。

        创新点3：课程中使用的案例均取自真实世界的数据，学生在学习过程中提前接触实际案例，还可以培养数据敏感性，为日后从事数据相关工作打下良好基础。

四、教学方式（授课形式和考核方式）：

授课形式：网络视频教学

考核方式：期末考试