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大数据工程专业课程

来源:www.9vtec.com 时间:2024-05-15 07:18:27 作者:吃香专业网 浏览: [手机版]

大数据工程专业课程(1)

1. 课程简

大数据工程专业课程是一门面大数据工程领域的课程,旨培养学的大数据工程能力,括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面的知识和技能吃 香 专 业 网。本课程主要涵盖大数据工程的基理论、技术框架和实践应用等方面的内容,通过学习本课程,学将具备大数据工程的基能力和实践经验,能够为企业和会提供大数据工程方面的解决方案。

大数据工程专业课程(2)

2. 课程内容

  本课程主要括以下几个方面的内容:

2.1 大数据基理论

  大数据的概念、特点、发展历程等基理论;数据挖掘、机学习、自然语言处理等相关理论。

  2.2 大数据技术框架

  Hadoop、Spark、Flink等大数据技术框架的原理、架构、组件等相关知识。

  2.3 大数据存储技术

HDFS、HBase、Cassandra、MongoDB等大数据存储技术的原理、特点、优缺点等相关知识www.9vtec.com

  2.4 大数据处理技术

  MapReduce、Spark、Flink等大数据处理技术的原理、特点、优缺点等相关知识。

  2.5 大数据分析技术

  数据挖掘、机学习、自然语言处理等大数据分析技术的原理、特点、应用场景等相关知识。

2.6 大数据应用案例

  大数据应用电商、金融、医疗、物流等领域的应用案例,以及大数据应用的实践经验和挑战等相关知识。

3. 课程目标

  通过学习本课程,学将达到以下几个方面的目标:

3.1 掌握大数据工程的基理论

  学将了解大数据的概念、特点、发展历程等基理论,以及数据挖掘、机学习、自然语言处理等相关理论,为后续的学习和实践打下坚实的基来源www.9vtec.com

3.2 掌握大数据技术框架和组件

  学将了解Hadoop、Spark、Flink等大数据技术框架的原理、架构、组件等相关知识,掌握它们的特点、优缺点,能够根据实际需求选择合适的技术框架和组件。

  3.3 掌握大数据存储和处理技术

将了解HDFS、HBase、Cassandra、MongoDB等大数据存储技术的原理、特点、优缺点,以及MapReduce、Spark、Flink等大数据处理技术的原理、特点、优缺点,能够根据实际需求选择合适的存储和处理技术。

3.4 掌握大数据分析技术

  学将了解数据挖掘、机学习、自然语言处理等大数据分析技术的原理、特点、应用场景等相关知识,能够根据实际需求选择合适的分析技术。

  3.5 掌握大数据应用案例和实践经验

  学将了解大数据应用电商、金融、医疗、物流等领域的应用案例,以及大数据应用的实践经验和挑战等相关知识,能够为企业和会提供大数据工程方面的解决方案吃+香+专+业+网

4. 课程评估

  本课程采用综合评价的方式进行评估,括课堂表现、课程作业、实验报告、项目实践等多个方面。具体评估方式和占比如下:

  4.1 课堂表现(20%)

括出勤率、参与度、提问和回答等方面的表现。

  4.2 课程作业(30%)

括理论作业和编程作业,主要察学对大数据工程基理论和技术框架的掌握程度。

  4.3 实验报告(20%)

  括实验设计、实验过程、实验结果和实验分析等方面的报告,主要察学对大数据存储、处理、分析等技术的掌握程度吃_香_专_业_网

  4.4 项目实践(30%)

括项目设计、项目实现、项目报告和项目展示等方面的实践,主要察学对大数据工程的综合应用能力。

大数据工程专业课程(3)

5. 总结

  大数据工程专业课程是一门面数据工程领域的课程,通过学习本课程,学将具备大数据工程的基能力和实践经验,能够为企业和会提供大数据工程方面的解决方案。本课程的评估方式综合多个方面,旨察学的大数据工程能力。

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