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《大数据平台实践》教学大纲 一、课程基本信息 课程名称 大数据平台实践 Big Data Practical Platform 课程编码 SCC320921020 开课院部 理学院 课程团队 数据科学团队 学分 2.0 课内学时 2周 讲授 0 实验 0 上机 0 实践 2周 课外学时 0 适用专业 数据科学与大数据技术 授课语言 中文 先修课程 大数据技术基础实训、大数据分析与挖掘、机器学习、并行计算与分布式计算、大数据管理、大数据技术综合实训 课程简介 （限选） 《大数据平台实践》是数据科学与大数据技术专业的重要的实践教学环节。同学通过结合自己特点和兴趣点，交叉混合组队，选择适合的实际项目，把所学的知识融会贯通，并能够快速学习新的知识，解决实际问题，给出切实可行的解决方案。 Practice of Big Data Platform is an important practical teaching link for the major of data science and big data technology. By combining their own characteristics and interests, students cross-mix and form teams, select suitable practical projects, integrate the knowledge they have learned, and can quickly learn new knowledge, solve practical problems, and give practical solutions. 负责人 大纲执笔人 审核人 二、课程目标 序号 代号 课程目标 OBE 毕业要求指标点 任务 自选 1 M1 目标1：系统掌握大数据技术的实验方法，培养学生实践实验技能 是 2 M2 目标2：能够综合数据科学思维方法和计算机技术，熟悉数据科学项目解决过程 是 3 M3 目标3：通过工程项目的实践，撰写报告并答辩，培育认识和发现问题的能力和解决科学与工程问题的能力 是 4 M4 目标4：能保障课程正常秩序（政治层面、课堂保障层面，非学生能力层面） 否 三、课程内容 序号 章节号 标题 课程内容/重难点 支撑课程目标 课内学时 教学方式 课外学时 课外环节 1 第1天 第1天 项目选择与分工 学生完成组队，通过查阅相关资料，完成项目选择。指导教师与学生一起完成项目分工和任务布置。 M1 1天 讨论 / / 2 第2-3天 第2-3天 调研与形成方案 学生根据分工进行文献检索和调研工作，收集和汇总资料，并讨论方案和进行数据预处理。 M1,M2,M3 2天 讨论、上机 / / 3 第4-5天 第4-5天 数据处理与建模 完成数据处理，并进行数据建模。 M1,M2,M3 2天 讨论、上机 / / 4 第6-7天 第6-7天 数据分析和挖掘 进行数据分析和挖掘，寻找数据规律。 M1,M2,M3 2天 讨论、上机 / / 5 第8天 第8天 数据可视化 对结果进行可视化显示。 M1,M2,M3 1天 讨论、上机 / / 6 第9-10天 第9-10天 答辩 整理方案，进行答辩。 M1,M2,M3 2天 讨论、上机 / / 四、考核方式 序号 考核环节 操作细节 总评占比 1 平时作业 1.每天按进度要求布置任务。 2.成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。 3.考核学生对在大数据平台上进行数据建模的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力题型主要有作图、分析和计算题。 30% 2 大作业 1.本课程要求学生组队自选一个实际问题，并利用Python语言进行求解。 2. 成绩采用百分制，根据数据预处理、建模、分析、可视化过程的完整性和准确性评分。 3. 考核学生认识和发现问题的能力，以及解决实际问题的能力。 40% 3 答辩 采用分组答辩，各小组要求准备5分钟的PPT，所有小组成员都必修出席，其中1人为主讲解人。 20% 4 考勤 刷卡点名 5% 5 课堂表现 课堂讨论情况 5% 五、评分细则 序号 课程目标 考核环节 大致占比 评分等级 1 M1 平时作业 60% A-独立思考、按时完成，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确。B-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案基本准确。C-基本按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案有少量错误。D-作业抄袭，未能按时完成，解题思路混乱，答案错误多。 2 M1 大作业 40% A-利用Python语言建立的数据模型正确，完整实现数据预处理、建模、分析、可视化过程，结果验证合