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摘 要 大数据时代已经到来，为适应这场大数据变革，各高校都纷纷开设相关的大数据专业。《大数据处理技术》是该专业的一门重要专业课，但相关的课程建设还处于起步阶段，因此本文主要从教学内容、教学条件、考核方式方面对本门课程进行课程规划。
关键词 大数据处理技术 课程规划 教学内容
中图分类号：张雨绮 汪小菲G434 文献标识码：A
0引言
新的一年励志短句霸气大数据被誉为“21世纪的新石油”，已经渗透到社会的方方面面。大数据时代的到来，给数据访问、数据存储、数据管理和利用都带来了极大的挑战。为适应大数据领域的发展，国外相当一部分大学都开设大数据专业。而国内开设大数据相关专业的高校却不多，当前大数据专业的相关课程仍然属于一个新兴事物，还未形成一个成熟的体系。
《大数据处理技术》课程是大数据相关专业的一门专业必修课。由于当前国内开设大数据方向专业的高校较少，因此对大数据方向相关课程的建设还未形成一个成熟的体系，仍然处于摸索阶段。业内先驱当属北航软件学院大数据技术与应用专业，该专业的大数据处理技术与实践课程主要整合企业资源，聘请企业专家授课，让学生能在真实的大数据环境中直接参与项目实践，取得了一定的成效。
本文主要研究对于《大数据处理技术》这门课程的课程建设，主要从教学内容，教学方法，教学条件这几个方面进行设计。形容秋天的词
1课程规划
李亚鹏许晴新恋情 1.1培养对象
大数据分析涉及到众多学科内容。本课程可以作为计算机科学与技术方向高年级学生的专业选修课和研究生的专业课。在这个阶段的学生有了一定的知识储备，对学科方向也有了一定的认识，有更多学习上的主动性和进取心。
1.2教学内容
本课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBASE、Nosql数据库、分布式并行编程模型及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。本课程主要分为四大部分。第一部分大数据基础，主要介绍大数据的基本概念和应用领域，简要介绍大数据处理相关技术和大数据处理架构Hadoop的安装和操作管理。第二部分大数据存储，主要讲解分布式数据存储的概念、原理和技术，主要介绍HDFS、HBASE。从而熟练使用HDFS、HBASE的使用方法。第三部分大数据处理与分析，主要讲解Hadoop MapReduce并行编程框架，介绍并行编程模型、框架、基本构架和工作过程以及MapReduce编程接口。第四部分大数据应用，主要介绍大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的典型应用，掌握大数据的典型应用场合。
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