本课程由全国高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。作为通识类课程,本课程服务于具有数据素养的综合型人才的培养,并非面向大数据专业人才的培养,因此,面向的受众对象是非计算机专业大学生。本课程在确定知识布局时,秉持的一个基本原则是,紧紧围绕通识教育核心理念,努力培养学生的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。为了避免陷入空洞的理论介绍,本课程在很多章节都融入了丰富的案例,这些案例就发生在我们生活的大数据时代,很具有代表性和说服力,能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。
课程旨在实现以下几个培养目标:(1)引导学生步入大数据时代,积极投身大数据的变革浪潮之中;(2)了解大数据概念,培养大数据思维,养成数据安全意识;(3)认识大数据伦理,努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求;(4)熟悉大数据应用,探寻大数据与自己专业的应用结合点;(5)激发学生基于大数据的创新创业热情。
课程内容(固定在每周一上午10点发布一章内容):
第1章 大数据概述
第2章 大数据与云计算、物联网、人工智能
第3章 大数据技术
第4章 大数据应用
第5章 大数据安全
第6章 大数据思维
第7章 大数据伦理
第8章 数据共享
第9章 数据开放
第10章 大数据交易
第11章 大数据治理
课程旨在实现以下几个培养目标:(1)引导学生步入大数据时代,积极投身大数据的变革浪潮之中;(2)了解大数据概念,培养大数据思维,养成数据安全意识;(3)认识大数据伦理,努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求;(4)熟悉大数据应用,探寻大数据与自己专业的应用结合点;(5)激发学生基于大数据的创新创业热情。
课程总成绩是由单元测验(50%)和考试(50%)组成。成绩包含“不合格”、“合格”和“优秀”三个档次。总成绩小于60分为“不合格”,大于等于60分并且小于85分为“合格”,大于等于85分为“优秀”。合格和优秀的同学可付费申请认证证书。
第1章 大数据概述
1.1 数据
1.2 大数据时代
1.3 大数据的发展历程
1.4 世界各国的大数据发展战略
1.5 大数据的概念
1.6 大数据的影响
1.7 大数据的应用
1.8 大数据产业
第1章单元测验
第2章 大数据与云计算、物联网、人工智能
2.1 云计算
2.2 物联网
2.3 大数据与云计算、物联网的关系
2.4 人工智能
2.5 大数据与人工智能的关系
第2章单元测验
第3章 大数据技术
3.1 大数据技术概述
3.2 数据采集与预处理
3.3 数据存储和管理
3.4 数据处理与分析
3.5 数据可视化
3.6 数据安全和隐私保护
第3章单元测验
第4章 大数据应用
4.1大数据在互联网领域的应用
4.2大数据在生物医学领域的应用
4.3大数据在物流领域的应用
4.4大数据在城市管理领域的应用
4.5大数据在金融领域的应用
4.6大数据在汽车领域的应用
4.7大数据在零售领域的应用
4.8大数据在餐饮领域的应用
4.9大数据在电信和能源领域的应用
4.10大数据在体育和娱乐领域的应用
4.11大数据在安全领域的应用
第4章单元测验
第5章 大数据安全
5.1大数据安全与传统数据安全的不同
5.2大数据安全问题
5.3大数据安全典型案例
5.4 大数据保护的基本原则与对策
5.5 世界各国保护数据安全的实践
第5章单元测验
第6章 大数据思维
6.1 大数据时代需要新的思维方式
6.2 大数据思维方式
6.3 运用大数据思维的具体实例
第6章单元测验
第7章 大数据伦理
7.1 大数据伦理概念
7.2大数据伦理典型案例
7.3大数据的伦理问题
7.4大数据伦理问题产生的原因
7.5大数据伦理问题的治理
第7章单元测验
第8章 数据共享
8.1 数据孤岛问题及其产生的原因
8.2 消除数据孤岛的重要意义
8.3 实现数据共享所面临的挑战
8.4 推进数据共享开放的举措
8.5 数据共享案例
第8章单元测验
第9章 数据开放
9.1政府开放数据的理论基础
9.2政府信息公开与政府数据开放的联系与区别
9.3政府数据开放的重要意义
9.4国外政府开放数据的经验
9.5国内政府开放数据
9.6政府数据开放的几点启示
第9章单元测验
第10章 大数据交易
10.1大数据交易概述
10.2大数据交易发展现状
10.3大数据交易平台
10.4大数据交易在发展过程中出现的问题
10.5推进大数据交易发展的对策
第10章单元测验
第11章 大数据治理
11.1 大数据治理概述
11.2 大数据治理要素
11.3大数据治理模型
11.4大数据治理保障机制
第11章单元测验
不需要任何预备知识,不需要任何计算机基础。