《大数据分析导论》教学大纲 及 授课计划（理论32+实践16）.docx

《《大数据分析导论》教学大纲 及 授课计划（理论32+实践16）.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《大数据分析导论》教学大纲 及 授课计划（理论32+实践16）.docx（8页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、大数据分析导论（第2版）课程教学大纲课程名称：大数据分析导论（第2版）英文名称：Introduction of Big Data Analytics （Second Edition）学分数：2建议学时数：课内32学时，实践16学时课程性质：通识基础课教学目的：通过本课程的学习，让学生对大数据技术相关基础知识、基本应用路 线和实用工具进行深入学习和了解，为后续的其他信息科学技术及大数据应用等 专业课程的学习打下基础。基本内容简介：以大数据分析技术及其应用路线为核心，系统地介绍了信息技术 与大数据分析基础、大数据分析工具、信息网络技术与数据获取、文本和表格数 据处理、数据分析、大数据分析实战等内容

2、。本书通过一系列实例分析，深入浅 出地向读者介绍了 AI studio云计算平台、Python程序设计语言、Word 2016Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和软件的使用方法及其在大数据分析技术中的应 用。基本要求：学生通过课程学习，应对信息技术及计算基础知识、大数据技术基础 知识、Internet、网络爬虫、数据处理与数据分析等内容有一个较为全面的认识 和理解，并能基于AI studio平台，熟练掌握利用Python程序设计语言和Office 2016软件完成简单的数据获取、数据处理、数据分析和数据展示等大数据分析 技术应用方法。授课方式：教师课堂授课，同时由于课程

3、内涵盖大量实际操作内容，应配合进行 上机实践操作教学。第1章信息技术与大数据分析基础信息社会与计算机1.1 计算机基础知识大数据基础知识1.2 大数据分析理论方法大数据分析应用前沿学时分配：教学3学时教学内容：介绍信息技术与大数据分析的基础内容，包括信息编码、大数据基础 知识和大数据分析理论方法等，让读者建立信息科学与相关技术的基础概念，并 对大数据分析的基本思路、对象、平台和模型有一个初步的认识教学重点：信息编码、142大数据分析的主要步骤、大数据分析的数据对象、144大数据分析的主要模型第2章大数据分析工具大数据分析工具简介2.1 百度AI Studio平台介绍Python 基础2.2 变

4、量及数据的使用Python程序的输入输出2.3 Python程序的控制结构函数和模块2.4 大数据文本分析学时分配：教学6学时，实践4学时教学内容：介绍大数据分析的主要工具，包括AI Studio平台介绍、Python语言 的基础知识等，让读者了解大数据分析的实现工具、平台和方法有初步的认识 教学重点：2.2百度AI Studio平台介绍、2.4变量及数据的使用、2.5 Python程 序的输入/输出、2.6 Python程序的控制结构、2.7函数和模块、2.8大数据文本 分析第3章信息网络技术与网络数据获取3.1 信息网络概述信息网络技术3.2 大数据时代下的信息网络网络爬虫基础3.3 网络

5、爬虫关键技术 学时分配：教学5学时，实践2学时教学内容：介绍大数据技术中的数据获取方法，包括信息网络的基础知识和网络 爬虫工具的相关内容，让读者掌握获取大数据分析所需的原始数据集的方法 教学重点：信息网络技术体系、343网络爬虫requests库、3.5网络爬虫 关键技术第4章文本数据处理办公软件概述4.1 基于Word的文字编辑处理制作演示文稿发布信息学时分配：教学5学时，实践4学时教学内容：介绍大数据技术中的文本数据处理与展示方法，包括利用Word2016 实现文字数据的编辑、排版、图文混排等内容，同时让读者掌握利用PowerPoint 2016制作演示文稿的方法，实现对数据分析和处理结果

6、的展示和发布教学重点：文档排版、高级排版技巧、432幻灯片布局和内容编辑第5章表格数据处理5.1 Excel 基础Excel数据运算5.2 Excel数据处理工具科学制图学时分配：教学5学时，实践4学时教学内容：介绍大数据技术中的表格数据处理方法，包括利用Excel 2016构建工 作表存储和管理结构化的数据，利用公式和函数完成各类数据计算，利用Excel 各类数据处理工具完成数据排序、筛选、分类汇总、图表制作等操作教学重点：5.2.1 Excel公式的基本使用、常用函数的应用、5.3 Excel数据 处理工具第6章数据分析6.1 数据分析基础描述性统计分析6.2 投资决策分析时间序列预测分析

7、6.3 相关与回归分析学时分配：教学4学时，实践2学时教学内容：介绍大数据分析相关理论与方法，包括数据分析基础、描述性统计分 析、投资决策分析、时间序列分析和相关回归分析等，引导读者利用Excel 2016 工具进行简单的大数据分析，从海量数据集中挖掘和提取关键决策信息，完成大 数据分析的应用和实践教学重点：数据交叉透视分析、6.4时间序列预测分析、相关分析、6.5.2 一元线性回归分析第7章大数据分析实战7.1 大数据分析实战案例一：中南印象新闻文本分析大数据分析实战案例二：楚天科技股票数据分析学时分配：教学4学时教学内容：通过两个大数据分析综合案例将前6章相关理论知识、方法和工具进 行串联

8、，引导读者完成包括数据获取、数据预处理、数据分析、结果展示在内的 大数据分析实战任务。教学重点：词频统计与词云绘制、7.L4基于Excel数据透视表的词频统 计、725股票交易数据时间序列预测分析、726股票交易数据回归预测分析大数据分析导论（第2版）教学进度表（参考）章节教学课时（32）实践课时（16）第1章信息技术与大数据分析基础3-4课时第2章大数据分析工具（python）6-8课时6 课时(37.5%)第3章信息网络技术与网络数据获取4-5课时2 课时(12.5%)第4章文本数据处理4-5课时4课时（25%）第5章表格数据处理4-5课时4课时(25%)第6章数据分析2-4课时第7章大数

9、据分析实战0-2课时共32课时课堂教学（每周3学时，共11周），16课时实践教学（第3周起每周 2学时，共8周），*号为重点内容。周次教学内容实践内容11.1 信息社会与计算机1.1.1 信息与信息处理1.1.2 计算机的起源与开展1.1.3 计算思维1.2 计算机基础知识1.2.1 信息编码*1.2.2 计算机系统组成1.2.3 操作系统和文件管理1.3 大数据基础知识1.3.1 大数据的产生和概念1.3.2 大数据开展现状21.4大数据分析理论方法*1.4.1 大数据分析的基本理念1.4.2 大数据分析的主要步骤*1.4.3 大数据分析的数据对象*1.4.4 大数据分析的主要模型*1.4.

10、5 大数据分析的应用平台 第二章大数据分析工具2.1 大数据分析工具简介2.2 百度Al Studio平台介绍2.2.1 运行一个简单的工程2.2.2 GPU 算力32.3 Python基石出2.3.1 Python的特点和开展2.3.2 搭建Python编程环境1 Al Studio平台入门操作2、python基础实验周次教学内容实践内容2.3.3 运行简单的Python程序2.3.4 Python程序的语法结构2.4变量及数据的使用2.4.1 变量的使用2.4.2 字符及字符串变量的使用*2.4.3 数字及数字变量的使用*2.4.4 逻辑值及逻辑值变量的使用2.4.5 列表及其操作*2.4

11、.6 字典*42.5 Python程序的输入输出*2.5.1 Python程序的输入*2.5.2 Python程序的输出*2.6 Python程序的控制结构*2.6.1 分支结构*2.6.2 循环结构*2.7 函数和模块*2.7.1 函数*2.7.2 模块*2.7.3 第三方库*1 python基础实验52.8大数据文本分析*2.8.1 词频统计*2.8.2 词云分析*第三章信息网络技术与网络数据获取3.1 信息网络概述3.1.1 网络的结构3.1.2 信息网络的起源3.1.3 信息网络的定义3.2 信息网络技术321信息网络技术概述3.2.1 信息网络技术体系*3.2.2 信息网络组成结构3

12、.2.3 信息网络运行机制1、python进阶实验63.4网络爬虫基础3.4.1 网络爬虫的概念与分类3.4.2 HTML语言简介3.4.3 网络爬虫requests库*3.4.4 网络爬虫需要遵守的协议1 python爬虫实验周次教学内容实践内容3.5网络爬虫关键技术*3.5.1 基于正那么表达式的数据获取*3.5.2 基于Xpath的数据获取*3.5.3 数据组织与导出*7第四章文本数据处理4.1 办公软件概述4.2 基于Word的文本数据处理4.2.1 从创立文档开始4.2.2 文本编辑*4.2.3 文档排版4.2.4 图文混排*4.2.5 高级排版技巧*Office 2016综合实验8

13、4.3基于Power Point的多媒体信息展示4.3.1 创立并保存演示文稿4.3.2 幻灯片布局和内容编辑*4.3.3 视觉美化的渠道4.3.4 演示文稿的放映和输出*5.1 Excel 基础5.1.1 Excel基本术语5.1.2 Excel的基本操作5.1.3 在工作表中输入和导入数据5.1.4 格式化工作表Office 2016综合实验95.2 Excel数据运算*5.2.1 Excel公式的基本使用*5.2.2 Excel函数的基本使用*5.2.3 常用函数的应用*5.3 Excel数据处理工具5.3.1 数据清单5.3.2 数据排序5.3.3 数据筛选5.3.4 分类汇总*5.3

14、.5 合并计算*Office 2016综合实验105.4科学制图5.4.1 图表的类型与组成5.4.2 图表的创立与编辑5.4.3 常用图表的应用* 第六章数据分析Office 2016综合实验周次教学内容实践内容6.1 数据分析基础6.1.1 数据分析的概念6.1.2 数据分析的类别6.2 描述性统计分析6.2.1 数据频数分析6.2.2 数据集中度分析6.2.3 数据离散度分析6.2.4 数据交叉透视分析*6.3 投资决策分析6.3.1 定额投资分析6.3.2 贷款等额还款分析6.3.3 企业投资决策分析116.4 时间序列预测分析*6.4.1 移动平均预测分析*6.4.2 指数平滑预测分析*6.4.3 线性趋势预测分析*6.4.4 非线性趋势预测分析*6.5 相关分析与回归分析*6.5.1 相关分析*6.5.2 一元线性回归分析*6.5.3 多元线性回归分析*6.5.4 非线性回归分析* 第七章大数据分析实战 课程内容总结与答疑Office 2016综合实验