本课程公共通识类课程，目的是向各专业大学生普及大数据的基础知识。使学生能够了解大数据的基本概念、基本技术和应用场景，理解大数据分析的基本原理和方法，并能够应用大数据思维和分析方法解决本专业的相关问题。课程的特色是：
1、课程内容与实际应用紧密结合；
2、通过实例与案例分析，加深学习者对课程知识的理解；
3、充分利用媒体展示内容，使得课程内容直观形象、易于理解；
4、强调互动，让学生可以充分参与到教学的过程中，收获最好的教学效果。
（1）能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据发展历程、基本概念、价值与作用、应用领域、关键技术、计算模式和产业发展，并了解云计算的概念及其与大数据之间的紧密关系；
（2）能够了解分布式大数据处理架构Hadoop的基本原理，Hadoop项目结构及其各个组件，并了解Hadoop平台的使用方法；
（3）能够了解大数据的存储技术，理解分布式文件系统的基本概念和结构，了解分布式文件系统HDFS的原理和使用方法；
（4）能够了解NoSQL数据库的基本概念和主流技术；
（5）能够了解大数据分析的典型方法，如聚类、分类等分析方法，初步掌握典型算法的原理与应用方法；
（6）能够了解数据可视化的基本方法和常用工具，学习相关的案例，并进行数据可视化的实践操作。
（7）能够联系实际，了解大数据的典型应用，对大数技术的未来发展趋势有一定了解。
课程简介
《大数据导论》课程简介
第一章 绪论
1.1 什么是大数据
1.2 大数据的价值和作用
1.3 大数据时代的思维变革
第一章单元测试（1）
第一章单元测试（2）
第二章 大数据相关技术基础
2.1 大数据相关技术基础(1)：云计算和Hadoop简介
2.2 大数据相关技术基础(2)：大数据采集和预处理
2.3 大数据相关技术基础(3)：大数据计算、分析与可视化
第二单元测验
第三章 数据采集与预处理
3.1 大数据的来源
3.2 大数据采集
3.3 大数据预处理
3.4 大数据集成
《数据采集与预处理》实践指导书
第三单元测试1
第四章 Hadoop架构和大数据存储简介
4.1 hadoop简介之一
4.1 hadoop简介之二
4.2 HDFS的简要介绍
4.3 基于HDFS的数据库之一
4.3 基于HDFS的数据库之二
4.3 基于HDFS的数据库之三
4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之一
4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之二
4.4 一种基于Hadoop的数据仓库之三
《大数据实验环境构建》实验指导书1
单元测验：hadoop简介
单元测验：HDFS
单元测验：Hbase
单元测验：Hive
第五章 典型大数据计算框架
5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之一
5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之二
5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之三
5.1 一种并行编程模型--MapReduce-之四
5.2 Apache Spark之一
5.2 Apache Spark之二
5.2 Apache Spark之三
第五章单元测试1-MapReduce
第五章单元测试2-Spark
第六章 大数据分析
6.1 数据描述性分析
6.2 回归分析
6.3 聚类分析
6.4 分类分析
6.5 Weka数据挖掘软件简介
单元测试2-聚类分析
单元测试3-分类分析
单元测验1-数据描述性分析
第七章 大数据可视化
7.1.1 数据可视化的概念
7.1.2 数据可视化的发展历程
7.1.3 数据可视化技术
7.2.1 数据可视化的技术分类
7.2.2 数据可视化具体方法
7.3.1 数据可视化工具简介
7.3.2 Excel数据可视化方法与应用
7.3.3 Tableau可视化基础
单元测试1
单元测试2
第八章 大数据的应用
8.1 大数据的广泛应用
8.2.1 推荐系统-1
8.2.2 推荐系统-2
8.3.1 城市大数据-1
8.3.2 城市大数据-2
单元测试1
单元测试2
掌握计算机应用的基础知识，以及Windows系统和office的基本使用方法。
教授
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