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《大数据分析与应用实验》课程教学大纲.docx

上传人:二*** 文档编号:4516785 上传时间:2024-09-26 格式:DOCX 页数:5 大小:13.43KB
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大数据分析与应用实验 Big Data Analysis and Application 一、课程基本情况课程总学时:48学时 实验总学时:32学时学分:2学分 开课学期:第6学期课程性质:选修 对应理论课程:大数据分析:方法与应用适用专业:经济管理学院各专业 教 材:王星,大数据分析:方法与应用,清华大学出版社,2013年开课单位:经济管理学院信息管理系 二、实验课程的教学目标和任务 实验课程的教学目标是使学生初步掌握各类大数据分析方法设计、实施和评价的方法、 过程及能力:熟练掌握各类大数据分析工具的功能、使用方法和流程,能够借助大数据分析 方法和分析工具对各领域的大数据资源进行采集、导入、分析流程设计和结果分析;使学生 能够充分了解和认识到大数据的重要性,如何熟练地应用大数据分析方法和工具从大数据中 获取知识和情报;能够了解不同应用领域的大数据分析方法和工具的目标、功能及其结构; 能够在各行业、各部门的信息化工作承当大数据分析方法设计、分析工具设计和使用、实施 大数据分析及结果应用等具体工作。 实验课程的主要内容是了解大数据的类型和特征、掌握各类大数据分析方法的概念、数 学原理、设计方法和流程、应用方法和流程;调查和实际运用各类大数据分析工具进行各领 域大数据的分析与评价工作,深入了解各类大数据分析工具的具体功能及应用方法,并撰写 相应的大数据分析方法设计与分析报告。 三、实验课程的内容和要求 序号 工程名称 所需 学时 内容提要 工程要求 实验类型 必开 选开 实验一 大数据类型及 分析方法 2 通过网络搜索和文 献调研等手段,深入 了解大数据的类型 及分析方法。 V 验证 实验二 大数据收集方 法设计 2 通过网络、文献调研 或自编程序构建各 V 演示 类大数据收集方法。 实验三 大数据处理方 法设计 2 通过网络、文献调研 或自编程序构建各 类大数据处理的方 法,并进行互动演 示、学习和交流。 V 演示 实验四 大数据分析方 法之数据挖掘 方法的设计 2 根据授课内容、网络 调研、文献研读和相 互交流,设计大数据 挖掘的算法 V 综合 实验五 大数据分析方 法之数据挖掘 方法的应用 2 基于设计的大数据 挖掘的算法,进行小 样本的实验和应用 V 综合 实验六 大数据分析方 法之海量数据 语义分类与挖 掘工具的比拟 2 通过网络和文献阅 读比拟各类数据挖 掘工具的界面、功能 和易用性 V 综合 实验七 大数据分析方 法之海量数据 语义分类与挖 掘工具的比拟 2 通过网络和文献阅 读比拟各类数据挖 掘工具的界面、功能 和易用性 V 综合 实验八 大数据分析方 法之海量数据 语义分类与挖 掘工具的具体 应用 2 选择一款功能丰富 的数据挖掘工具进 行具体操作和应用 V 综合 实验九 大数据分析方 法之海量数据 语义分类与挖 掘工具的具体 应用 2 选择一款功能丰富 的数据挖掘工具进 行具体操作和应用 V 综合 实验十 大数据分析方 法之海量数据 语义分类与挖 掘工具的具体 2 选择一款功能丰富 的数据挖掘工具进 行具体操作和应用 V 综合 应用 实验十 大数据分析方 法之高维回归 分析模型的设 计 2 借鉴和设计高维回 归分析模型和分析 工具,收集和处理领 域大数据 V 综合 实验十 大数据分析方 法之高维回归 分析模型的应 用 2 使用设计的高维回 归分析模型和分析 工具,收集和处理领 域大数据进行具体 实验和应用 V 综合 实验十 大数据分析方 法之社会网络 构建 2 通过网络调研和文 献阅读深入了解社 会网络构建与分析 的各类工具,如 Citespace和 Ucinet等的功能和 使用方法 V 综合 实验卜 四 大数据分析方 法之社会网络 应用 2 利用各类社会网络 工具,如 Citespace 和Ucinet等的功能 和使用方法,进行社 会网络分析和结果 评价。 V 综合 实验十 五 大数据分析方 法之信息资源 评价方法的设 计 2 根据授课内容、网络 调研、文献研读和相 互交流,设计信息资 源评价方法 V 综合 实验十 — 八 大数据分析方 法之信息资源 评价方法的使 用 2 设计信息资源评价 方法,进行小样本的 实验和应用 V 综合 四、课程考核(1)实验报告的撰写要求:撰写大数据分析方法和工具具体应用的实验报告; (2)实验报告:5次;(3)考核及成绩评定:根据学生所完成的实验报告,实验报告成绩占70%,实验课出勤率 30%,最后按40%的比例记入“大数据分析:方法与应用”课程的总成绩。 五、参考书目(1)郭晓科,《大数据》,清华大学出版社,2013. (2)伊恩•艾瑞斯,《大数据思维与决策》,人民邮电出版社,2014. (3)赵刚,《大数据:技术与应用实践指南》,电子工业出版社,2013.
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