《大学信息技术基础与应用》教案 第30课 数据就是财富——大数据技术.docx
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1、课题第30课数据就是财富大数据技术课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标:了解大数据技术的关键技术和应用场景素质目标:探究科技前沿知识,紧跟时代发展教学重难点教学重点:大数据的应用场景 教学难点:大数据的关键技术教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法、课堂实践法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材、APP教学设计第1节课:考勤(2 min ) 一情境导入(5min) 一传授新知(28 min )一课堂讨论(10 min )第2节课:互动导入(5 inin )一传授新知(20 min ) 一课堂实践(15 min ) 一课堂小结(3 min ) 一作 业布置(2 min )教学
2、过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤(2 min)【教师】使用APP进行签到【学生】班干部报请假人员及原因培养学生的组织 纪律性,掌握学生的 出勤情况情境导入(5 min )【教师】讲述“情境引入”相关内容(详见教材),并提出问题:在疫情防控中,大数据起到了什么重要作用?【鞋】蚂通过情境导入的 方法,引导学生主动 思考,激发学生的学 习兴趣传授新知(28 min )【教师】通过大家的发言,引入新的知识点,讲解大数据的概念和关键技术等 相关内容一、大数据是什么【教师】请学生扫描二维码观看“大数据”的视频(详见教材),并提出 问题:你认为什么是大数据?【学生】聆听、思考、回答问题计【教师】总
3、结学生的回答,并讲解大数据的概念大数据(big data )也称海量数据或巨量数据,是指数据量大到无法利用传统 数据处理技术在合理的时间内获取、存储、管理和分析的数据集合。大数据 一词除用来描述信息时代产生的海量数据外,也被用来命名与之相关的技术、创 新与应用。【提示】最早提出大数据时代已经到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在 2011年发布的大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域报告中指出:“大 数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挎掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”通过教师讲解和 课堂讨论等方式,使 学生了解大数
4、据的 概念和关键技术等 相关内容中【教师】提出问题:大数据主要特点有哪些?【学生】聆听、思考、回答问题小【教师】总结学生的回答,并讲解大数据的特征大数据具有海量的数据规模(volume )、快速的数据流转(velocity ).多样 的数据类型(variety )和价值密度低(value )四大特征,简称4V。(I )海量的数据规模。【提示】大数据是随着互联网(尤其是移动互联网)的普及和物联网的广泛应用而 产生的.在互联网中,人人都是数据制造者。(洋见教材)(2 )快速的数据涮专。指数据产生、流转速度快,而且越新的数据价值越大。(3 )多样的数据类型。大蛇的数据类型除传统的结构化数据外,还包括
5、大 量非结构化雌。【提示】结构化数据是指可以使用二维表结构来表示的数据,一股使用传统的关系数 据库进行存储和管理;非结构化数据是指数据结构不规则,不方便用二维表来表 示的数据,包括各类文档、网页、图像、音频、视频等。(4 )数据价值密度低。指数据量大但价值密度相对较低,挖掘数据中蕴藏的 价值犹如沙里淘金.(详见教材)二、大数据的知技术大数据技术是指用非传统的方式对大量结构化和非结构化数据进行处理,以 挖掘出数据中蕴含的价值的技术。A【教师】提出问题:大数据利用了哪些技术?*【学生】聆听、思考、回答问题A【教师】总结学生的回答,并讲解大数据的关键技术1 .大数据采集对于网络上各种来源的数据,包括
6、社交网络数据、电子商务交易数据、网上 银行交易数据、搜索引擎点击辘、物联网传感器数据等,在被采集前都是零散 的,没有任何意义。大数据采集就是将这些数据写入数据仓库,整合在一起,以 便对数据进行综合分析。中【教师】提出问题:大数据可以采集哪些内容?小【学生】聆听、思考、回答问题【教师】总结学生的回答,并讲解新知大数据采集包括网络日志采集、网络文件采集(提取网页中的图片、文本等)、 关系型数据库的接入等,常用的工具有Flume、Kakfa. Sqoop等。【提示】网络日志是记录Web服务器接收处理请求及运行错误等各种原始信息的文 件。(详见教材)2 .大数据预处理大数据预处理是指将杂乱无章的数据转
7、化为相对单一且便于处理的结构(数 据抽取),或者去除没有价值甚至可能对分析造成干扰的数据(数据清洗),从 而为后期的数据分析奠定基础。3 .大数据存储与萱理大数据存储是指用存储器把采集到的数据存储起来,并建立相应的数据库, 以便对数据进行管理和调用.(详见教材)【提示】由于数据量太大,即使是最好的计算机也无法单独完成大数据的采集、预 处理、存储、分析与挖掘等工作,因此需要聚合众多计算机的力量来完成大数据 的处理。为此,需要利用分布式系统和并行计算等技术。(详见教材)4 .大数据分析与挖掘大数据分析与挖掘是指通过各种算法从大量的数据中找出潜在的有用信息, 并研究数据的内在规律和相互间的关系.(详
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