本课程是零基础的入门课程，目标是帮助学生建立数据处理的知识体系，获取从数据的视角解决实际问题的能力：

1. 了解大数据的典型应用，以数据的角度思考、分析现实生活中数据模式；

2. 建立对大数据知识体系的轮廓线认识，了解基本概念、关键技术、计算模型及相关产业发展；

3. 了解大数据分析的典型性方法，初步掌握相关算法的原理及应用方法；

4. 思考发展趋势，结合专业优势构建应用场景。

• 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、主要影响、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；

• 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；
  

• 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；
  

• 能够了解NoSQL数据库的基本概念，了解NewSQL数据库的基本概念和主流产品；
  

• 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；
  

• 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。
  

• 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。
  

本课程的总评分采取百分制，在线学习成绩（60%）+编程作品成绩（40%）。

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《大数据》  张尧学，机械工业出版社，2018.8

《大数据技术原理与应用(第2版)》, 林子雨, 人民邮电出版社, 2017

《白话大数据与机器学习》, 高扬 卫峥 伊会生, 机械工业出版社, 2016

《机器学习》, 周志华, 清华大学出版社, 2015

《大数据时代》 维克托·迈尔-舍恩伯格 浙江人民出版社，2013

Q: 需要计算机专业背景吗？

A:  不需要。本课程是面向所有同学的通识课程，旨在引导同学们从"数据"的角度进行思考，并应用于自己的专业中。

Q: 文科生学这个有用吗？

A:  现在，我们的生活在俯仰之间都和大数据产生着千丝万缕的联系，微软使用“大数据”来写对联，社交网站利用数据来做情感分析，在大数据里遣词造句，别具一番风味。

Q: 好多概念看起来很抽象，怎么学？

A: 课程力求从现实生活切入，从具体案例入手，从中抽象出相关的概念并加入深入挖掘，再通过对应的实践案例练手，形成从：感性->抽象->实践 的动态认知过程。