《数据挖掘实践》教学大纲（本科）.docx

数据挖掘实践教学大纲课程英文名Data mining practice课程代码学分1总学时1周课程类别集中实践环节先修课程数据挖掘课程性质任选适用专业信息与计算科学、数学与应用数学开课学院理学院执笔人审定人制定时间2022年5月注：课程性质是指必修/限选/任选。一、课程地位与目标（-）课程地位数据挖掘实践是学生在学习完数据挖掘课程后，利用完成一个完成项目的方式巩固 学到的数据挖掘方法，掌握实践数据挖掘项目开发的基本方法和流程，为进一步提高实践能力打 下坚实的基础。（二）课程目标1 .掌握数据挖掘项目的基本流程和方法;2 .提高学生的动手实践能力。二、课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求4毕业要求6毕业要求10课程目标1HMM课程目标2HMM注：L支撑强度分别填写H、M或L （其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。三、设计选题及任务要求序号参考选题任务与要求1HBase基本操作Hive基本操作1 .掌握HBase基本操作2 .掌握Hive基本操作四、课程设计的主要进程与时间安排序号主要进程教学内容时间分配1HBase表的创建Hbase的Java API操作之创建删除表第1天2HBase过滤器Hbase的比较过滤器RowFilter的使用 Hbase专用过滤器PageFilter的使用第2天3HBase文件读写从Hbase中读取数据写入hdfs中第3天4Hive计算Hive通过H期计算星座实例第4天5Hive与数据库HiveJDBC 实例第5天注：进程安排的最少时间为0.5天。五、课程考核与成绩评定考核类别考查考核形式考勤+项目成绩评定考勤20%,项目80%成绩登记方式五级制六、推荐教材与主要参考书（一）推荐教材：1 .Hadoop大数据开发案例教程与项目实战，时允田，林雪纲编，人民邮电出版社，2017.52 .Hadoop与大数据挖掘，张良均等编，机械工业出版社，2017.53 .大数据挖掘:系统方法与实例分析，周英，卓金武编，机械工业出版社，2016.5（二）主要参考书：1 .HBase 实战,Nick Dimiduk, Amandeep Khurana 著,谢磊译，人民邮电出版社，2013. 92 . Hive编程指南，Edward Capriolo等著,曹坤译，人民邮电出版社，2013. 12