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数据科学与大数据技术专业课程教学大纲

一、课程概述

数据科学与大数据技术是一门跨学科的学科，涉及统计学、计

算机科学、数据分析、数据挖掘等多个领域。本课程旨在介绍

数据科学与大数据技术的基本概念、方法和工具，培养学生分

析和利用大数据进行决策和创新的能力。

二、教学目标

1.熟悉数据科学与大数据技术的基本概念和术语；

2.掌握数据采集、清洗、存储、分析和可视化的基本方法；

3.学会使用常见的数据科学和大数据技术工具和软件；

4.发展数据分析和问题解决的能力；

5.能够应用数据科学和大数据技术进行实际案例分析和项目实

践。

三、教学内容

1.数据科学与大数据技术的概念和应用领域

2.数据采集与清洗

数据源与数据采集方法-

数据质量检验和清洗-

3.数据存储与管理

数据库系统与数据仓库-

分布式存储与计算-

数据安全与隐私保护-

4.数据分析与挖掘

数据预处理与特征工程-

数据可视化与探索-性分析

统计分析与机器学习方法-

数据挖掘与模型评估-

5.大数据技术与工具

-Hadoop与MapReduce

-Spark与SparkSQL

分布式计算与并行编程-

大数据处理与分析平台-

6.数据科学项目实践

数据科学案例分析与应用-

大数据项目开发与实施-

数据科学与商业智能应用-

四、教学方法

1.理论讲授：介绍数据科学与大数据技术的基本概念和方法；

2.实践操作：通过编程和实验操作，让学生熟悉数据科学和大

数据技术工具的使用；

3.案例分析：通过实际案例的分析，培养学生的问题解决和决

策能力；

4.课堂讨论：引导学生参与讨论，分享心得和经验；

5.课程项目：通过实际项目的设计和实施，培养学生的实际应

用能力。

五、评分方式

1.平时成绩：包括参与度、作业完成情况、课堂表现等（占比

30%）；

2.期中考试：检测学生对理论知识的掌握和理解能力（占比

30%）；

3.期末项目：要求学生完成一个具体的数据科学项目，包括数

据采集、处理、分析和可视化等环节（占比40%）。

六、参考教材

1.《PythonforDataAnalysis》，WesMcKinney

2.《TheDataScienceHandbook》，FieldCadyetal.

3.《BigData:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,

Work,andThink》，ViktorMayer-SchönbergerandKenneth

Cukier

4.《DataScienceforBusiness:WhatYouNeedtoKnowabout

DataMiningandData-AnalyticThinking》，FosterProvostand

TomFawcett