一、课程基本信息
课程代码：20110073
课程名称：大数据导论
英文名称：Introduction to Big-data
课程类别：专业课
学 时：48
学 分：3
适用对象:针对大数据管理及应用专业本科生。
考核方式：考查
先修课程：无
二、课程简介
“大数据导论”是大数据管理及应用专业本科生的一门专业课程，也是该专业的导入课程，以引导学生对数据科学与大数据技术与应用有一个全面和概括性的了解。该导论课程不仅应介绍与数据科学与大数据技术相关的内容，也应介绍一些与计算机科学与技术相关的内容。主要包括王晶 电影数据科学与大数据本科专业知识体系，数据科学与大数据技术应用概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。对该专业相关课程的主要内容进行简单介绍，适度介绍数据科学研究现状、大数据产业的未来及其在各领域的应用。内容包括数据科学和大数据技术应用两个方面的内容，引导学生分别向数据科学家和数据工程师方向发展。
Introduction to big data is a professional course for undergraduates majoring in big data management and application, as well as an introduction course for the major, so as to guide students to have a comprehensive and general understanding of data science and big data technology and application. The introduction course should not only introduce th
有名的婚纱品牌e contents related to data science and big data technology, but also some contents related to computer science and technology. It mainly includes data science and big data undergraduate professional knowledge system, data science and big data technology application overview, big data hardware environment, data communication and computer network, program, software and system, data acquisition and storage, data statistics and analysis, graphics, image processing and visualization, artificial intelligence, data security, big data platform, framework and tools. This paper briefly introduces the main contents of relevant courses of this major, and moderately introduces the current situation of data science research, the future of big data industry and its application in various fields. The content includes data science and big data technology application, which guides students to develop towards data scientists and data engineers respectively.
三、课程性质与教学目的
中国快餐排行通过本课程的学习和实验，可以达到以下目标：①培养合格的社会主义事业接班人。②拓宽学生眼界，使学生认识大数据与IT技术的前沿理论、尖端技术和先进应用，同时认清大数据的发展趋势。③了解数据科学与大数据管理与应用专业知识体系，数据科学与大数据技术概况。④进一步熟悉数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。⑤通过学习，掌握以上相关课程中的一些基本概念，理解其相关技术和方法的基本原理。
四、教学内容及要求
第1章 专业学习要求
（一）目的与要求
通过本章学习，要求学生达到：了解数据科学与大数据管理与应用本科专业基本情况，专业定位，课程体系，知识点要求，学习方法，本专业的基本能力要求、创新能力要求和工程素质要求。
通过本章节的学习，了解信息系统对企业的作用及全球化过程中我国快速发展的伟大成就。解释为什么今天的中国，信息系统、大数据、云计算等IT对企业如此重要。
（二）教学内容
1.1 专业概述与定位
1.1.1专业概述
1.1.2专业定位
1.2 课程体系
1.2.1课程体系概述
1.2.2知识点要求
1.2.3 学习方法
1.3 能力要求
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1.3.1 基本能力要求
1.3.2创新能力要求
1.3.3工程素质要求
（三）思考与实践
1.大数据管理与应用本科专业专业定位是什么？
2.大数据管理与应用本科专业课程体系，知识点要求有哪些？
（四）教学方法与手段
课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。
第2章 学科概述
（一）目的与要求
通过本章学习，要求学生达到：了解大数据现状和大数据技术，数据科学的现状和发展，全球大数据发展战略包括世界各国大数据发展战略和大数据产业与应用。了解和描述信息技术基础设施发展的各阶段；我国基础设施建设的全国均衡发展的伟大意义。
（二）教学内容
2.1大数据及其技术
2.1.1大数据概述
2.1.2大数据技术
2.2数据科学
2.2.1数据科学概述
2.2.2数据科学发展
2.3全球大数据发展战略
2.3.1世界各国大数据发展战略
2.3.2大数据产业与应用
（三）思考与实践
1.大数据现状和大数据技术，数据科学的现状和发展？
古人传递信息的方法2.世界各国大数据发展战略和大数据产业与应用？
（四）教学方法与手段
课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。
第3章 大数据硬件环境
（一）目的与要求
通过本章学习，要求学生达到：了解计算机系统的组成，包括图灵机模型与冯·诺依曼机模型，掌握计算机系统事物基本组成结构和组成原理；了解硬件计算设备包括超级计算机、
小型机与工作站、桌上型计算机与笔记本计算机、平板计算机与掌上计算机、计算机化手机；了解检测系统的概念，传感器，自动化仪表和RFID无线射频识别。
（二）教学内容
3.1 计算机系统的组成
3.1.1 图灵机模型与冯·诺依曼机模型
车展买车便宜多少3.1.2计算机系统组成结构
3.1.3计算机组成原理
3.2 硬件计算设备
3.2.1超级计算机
3.2.2小型机与工作站
3.2.3桌上型计算机与笔记本计算机
3.2.4平板计算机与掌上计算机
3.2.5计算机化手机
3.3检测系统
3.3.1检测系统概论
3.3.2传感器
3.3.3自动化仪表
3.3.4 RFID无线射频识别
（三）思考与实践
1.计算机系统的组成？
2.各类计算入如何分类的，个有什么特点？
（四）教学方法与手段
课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。
第4章 数据通信与计算机网络
（一）目的与要求
通过本章学习，要求学生达到：了解通信系统、调制解调技术、数据传输技术和数字信号的接收；掌握计算机网络的基本概念和网络硬件原理，了解Internet目前的状态；了解未来网络发展趋势，包括全光网、云计算、网格计算、普适计算、物联网、无线传感器网。
了解和描述技术因素对信息技术基础设施发展的推动作用；我国通讯技术在1G到5G发展过程中逐步取得伟大成绩。6G发展中我国领先的现状。华为案例。
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